Amazon Rekognition 自訂標籤為自動機器學習 (ML) 功能，可讓客戶快速培訓其自己的自訂模型，以便從影像偵測業務特定的物件和場景，而無須具有 ML 經驗。例如，客戶訓練自訂模型在社交媒體文章中尋找其公司標誌，識別商品貨架上其產品，或對裝配線中的獨特機器零件進行分類。自今日起，Amazon Rekognition 自訂標籤現在可讓客戶針對單一物件 (標籤) 培訓物件偵測專案。 

客戶告知我們，對於一些物件偵測使用案例，他們僅需尋找單一物件類別，即可判定其存貨狀態。若要使用 Amazon Rekognition 自訂標籤培訓自訂模型，客戶目前需要提供至少兩種物件 (標籤)。這表示客戶必須建立第二個物件 (另一個物件或「非物件」) 標籤。藉由此新功能，客戶無須再針對物件偵測使用案例建立第二個標籤，且使用他們關心的單一物件標籤即可培訓模型。此功能現在可在所有 Amazon Rekognition 自訂標籤區域使用。您可以在區域表中尋找支援的區域清單。

如需更多有關如何標記要與 Amazon Rekognition 自訂標籤搭配使用的影像的詳細資訊，請參閱功能文件。若要進一步了解 Amazon Rekognition 自訂標籤，請造訪產品網頁。