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Amazon Rekognition
AI/MLAI 기반 이미지/비디오 분석
▶아키텍처 다이어그램
점선 애니메이션은 데이터 또는 요청의 흐름 방향을 나타냅니다
왜 필요한가요?
이미지나 영상에서 라벨, 얼굴, 텍스트를 추출하려고 직접 비전 모델을 만들면 데이터 준비와 학습 비용이 큽니다. 일반적인 시각 분석은 API로 바로 쓰고 싶을 때가 많습니다.
안에서 어떻게 동작하나요?
Rekognition은 S3에 저장된 이미지나 직접 전달된 미디어를 분석해 라벨, 얼굴, 텍스트 같은 결과를 반환합니다. 이 결과는 Lambda로 후처리하거나 DynamoDB에 저장하고 SNS로 알릴 수 있습니다.
무엇과 헷갈리나요?
Rekognition과 SageMaker는 둘 다 비전 문제에 쓸 수 있지만 목적이 다릅니다. Rekognition은 일반적인 시각 분석 기능을 API로 제공하고, SageMaker는 맞춤형 모델을 직접 만들고 운영하는 데 더 적합합니다.
왜 이런 방식이 등장했나요?
초기 컴퓨터 비전 프로젝트는 모델 학습과 추론 파이프라인을 모두 직접 만들어야 했습니다. 자주 쓰는 시각 분석을 빠르게 도입하려는 요구가 커지면서 Rekognition 같은 관리형 API가 중요해졌습니다.
언제 쓰나요?
콘텐츠 태깅, 얼굴 비교, 이미지 검수, 업로드 후 자동 분류, 기본 OCR 성격의 이미지 분석에 적합합니다. 도메인 특화 모델을 직접 학습해야 하는 경우에는 맞지 않습니다.
콘텐츠 모더레이션얼굴 인식텍스트 추출미디어 분석
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