¿Qué modelo duda mejor en verificación facial? PoC en Amazon Bedrock
Detalles
Los sistemas de verificación facial pueden encontrar anomalías muy distintas, desde elementos benignos como lentes o mascarillas hasta señales potencialmente riesgosas como dispositivos ocultos o rostros sintéticos. Tratar todos estos casos de la misma manera puede generar falsos positivos, aprobaciones riesgosas o una carga innecesaria de revisión manual.
En esta sesión veremos como utilizar modelos multimodales disponibles en Amazon Bedrock para clasificar estas anomalías y, mediante una estrategia de abstención basada en confianza, automatizar los casos claros y reservar la intervención humana para aquellos donde el modelo realmente tiene dudas o detecta un riesgo elevado.
La charla estará a cargo de Yazmin Abat, Senior Data Architect y AWS Community Builder, quien compartirá la PoC, los criterios utilizados para evaluar los modelos y los aprendizajes obtenidos durante las pruebas.
🎁 Además, al finalizar la sesión sortearemos créditos de AWS entre los asistentes.
No necesitas experiencia previa con Amazon Bedrock para participar.