질문 #: 136 주제 #: 1

도서관은 Amazon Rekognition을 사용하는 자동 도서 대출 시스템을 개발 중입니다. 도서관 회원의 얼굴 이미지는 Amazon S3 버킷에 저장됩니다.

회원이 책을 대출할 때, Amazon Rekognition CompareFaces API 작업은 실제 얼굴을 Amazon S3에 저장된 얼굴과 비교합니다.

도서관은 이미지가 안전하게 암호화되어 저장되고, Amazon Rekognition과 함께 사용될 때 전송 중에 암호화되며, 이미지가 Amazon Rekognition 서비스 개선에 사용되지 않도록 보장해야 합니다.

이러한 요구 사항을 충족하기 위해 기계 학습 전문가는 어떻게 솔루션을 설계해야 합니까?

질문 #: 137Topic #: 1

어떤 회사는 빠른 음식 서비스 레스토랑에서 사용할 수 있는 줄 세는 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 회사는 특정 레지스터의 고객 줄에 향하는 비디오 카메라를 사용하여 줄에 있는 사람 수를 측정하고, 줄이 너무 길어진다면 관리자에게 알림을 전달하려고 합니다. 레스토랑 지점들은 외부 서비스에 대한 대역폭이 제한되어 있으며, 다른 작업에 영향을 주지 않고 여러 비디오 스트림을 수용할 수 없습니다.

이 요구 사항을 충족하기 위해 머신러닝 전문가는 어떤 솔루션을 구현해야 합니까?

질문 #: 138 주제 #: 1