AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
機械学習エンジニア–アソシエイト
解説
正解はAです。
教材画像のように特定の種類のオブジェクト（例: 特定の図形、実験器具、歴史的建造物）を詳細に分類し、メタデータとして付与するには、汎用的なラベル検出（DetectLabels）では精度が不足する場合があります。Rekognition Custom Labelsは、独自のデータセットを使ってカスタムモデルをトレーニングすることで、特定のビジネスニーズに合わせた高精度な画像分類・タグ付けを可能にし、教材の検索性向上に貢献します。
ユーザーがアップロードする画像に不適切なコンテンツ（暴力、露骨な表現、ヘイトスピーチなど）が含まれていないかを自動的に検出するには、RekognitionのDetectModerationLabels APIが最適です。このAPIは、画像内の安全でない、不適切、または不快なコンテンツを検出するように特別に設計されています。
選択肢B：DetectFaces APIは画像内の顔を検出し、顔の属性（性別、年齢範囲など）を分析しますが、不適切コンテンツの検出を目的としたものではありません。
選択肢C：DetectLabels APIは一般的なオブジェクト、シーン、アクティビティを検出しますが、特定の教材画像の詳細な分類には精度が不足する可能性があります。CompareFaces APIは、2つの入力画像間で顔を比較して類似性を判断するものであり、不適切コンテンツの検出には適していません。
選択肢D：DetectLabels APIは汎用的なラベル検出には使用できますが、特定の教材の詳細なカスタム分類には不十分であり、不適切コンテンツ検出機能も持ち合わせていません。
ユーザーがアップロードする画像に不適切なコンテンツ（暴力、露骨な表現、ヘイトスピーチなど）が含まれていないかを自動的に検出するには、RekognitionのDetectModerationLabels APIが最適です。このAPIは、画像内の安全でない、不適切、または不快なコンテンツを検出するように特別に設計されています。
選択肢B：DetectFaces APIは画像内の顔を検出し、顔の属性（性別、年齢範囲など）を分析しますが、不適切コンテンツの検出を目的としたものではありません。
選択肢C：DetectLabels APIは一般的なオブジェクト、シーン、アクティビティを検出しますが、特定の教材画像の詳細な分類には精度が不足する可能性があります。CompareFaces APIは、2つの入力画像間で顔を比較して類似性を判断するものであり、不適切コンテンツの検出には適していません。
選択肢D：DetectLabels APIは汎用的なラベル検出には使用できますが、特定の教材の詳細なカスタム分類には不十分であり、不適切コンテンツ検出機能も持ち合わせていません。
関連サービスの解説
Amazon Rekognition＋ 質問 / コメント
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No.12 解説
あるオンライン教育プラットフォームは、教材の管理とユーザーコンテンツの監視を強化するため、AWS上の画像認識機能を活用しようとしています。
数万点に及ぶ教材画像（特定の図形、実験器具、歴史的建造物など）を詳細に分類し、メタデータを付与して検索性を向上させたいと考えていますが、汎用的な画像ラベルでは識別精度が不足しています。
また、ユーザーがアップロードするプロフィール写真や投稿画像がコミュニティガイドラインに沿っているかを自動的にチェックし、不適切なコンテンツを検出する仕組みも必要です。
これらの要件を効率的に満たすため、Amazon Rekognitionの各機能をどのように組み合わせるのが最も適切でしょうか。
数万点に及ぶ教材画像（特定の図形、実験器具、歴史的建造物など）を詳細に分類し、メタデータを付与して検索性を向上させたいと考えていますが、汎用的な画像ラベルでは識別精度が不足しています。
また、ユーザーがアップロードするプロフィール写真や投稿画像がコミュニティガイドラインに沿っているかを自動的にチェックし、不適切なコンテンツを検出する仕組みも必要です。
これらの要件を効率的に満たすため、Amazon Rekognitionの各機能をどのように組み合わせるのが最も適切でしょうか。
- 教材画像の詳細な分類にはRekognition Custom Labelsを用いてカスタムモデルをトレーニングし、ユーザーアップロード画像の監視にはRekognitionのDetectModerationLabels APIを利用する。
- 教材画像の詳細な分類にはRekognition Custom Labelsを用いるが、ユーザーアップロード画像の監視にはRekognitionのDetectFaces APIを使用する。
- 教材画像の詳細な分類とタグ付けにはRekognitionのDetectLabels APIを使用し、ユーザーアップロード画像の監視にはRekognitionのCompareFaces APIを使用する。
- 教材画像の詳細な分類とユーザーアップロード画像の不適切コンテンツ検出の両方に、RekognitionのDetectLabels APIのみを使用する。