Amazon Augmented AI (Amazon A2I)

轻松实施机器学习预测的人工审核

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 可轻松构建人工审核 ML 预测所需的工作流。Amazon A2I 为所有开发人员带来人工审核,消除了与构建人工审核系统或管理大量人工审核人员相关的千篇一律的繁重工作。

许多机器学习应用程序都要求对低置信度预测进行人工审核,以确保结果正确无误。例如,在某些情况下,由于扫描质量差或手写字迹潦草,从扫描的按揭申请表格中提取信息可能需要人工审核。但是,构建人工审核系统既费时又成本高昂,因为它涉及实施复杂的流程或“工作流”,编写自定义软件来管理审核任务和结果,而且在许多情况下,还需要管理大量审核人员。

Amazon A2I 可轻松构建和管理机器学习应用程序的人工审核。Amazon A2I 为常见机器学习用例提供内置的人工审核工作流,例如内容审核和文档中的文本提取,这可以轻松地审核 Amazon Rekognition 和 Amazon Textract 的预测。您还可以为基于 Amazon SageMaker 或任何其他工具构建的 ML 模型创建自己的工作流。借助 Amazon A2I,当模型无法进行高置信度预测或持续审计其预测时,您可以允许人工审核人员介入。

适用于对机器学习预测进行人工审核的 Amazon Augmented AI (40:45)

优势

轻松实施 ML 预测的人工审核

Amazon A2I 可让您根据您的特定要求灵活地将人工审核纳入 ML 应用程序。低置信度预测会发送给相关人员以供审核和采取行动。如果需要,您还可以要求多名审核人员共同审核预测以达成一致。此外,要审计模型,您可以随机采样多个预测用于人工审核,以便定期评估模型是否仍运行良好。Amazon A2I 帮助人们和机器实现做他们最擅长的事情。

与您选择的人工审核人员合作

Amazon A2I 提供了与组织内外的审核人员合作的选项。借助 Amazon A2I,您可以轻松地将审核传送给您提供的审核人员。您还可以接触超过 500,000 名独立承包商的强大队伍,他们已经通过 Amazon Mechanical Turk 执行机器学习相关任务。或者,如果您的数据需要保密或特殊技能,您可以使用具有丰富审核项目经验并经过 AWS 预先筛选的供应商队伍来执行质量和安全程序,包括 iVision、CapeStart Inc.、Cogito 和 iMerit。

轻松与所有应用程序集成

Amazon A2I 可以轻松地将人类判断和 AI 集成到所有 ML 应用程序中,无论该应用程序是在 AWS 上运行还是在其他平台上运行。Amazon A2I 直接集成到 Amazon Textract 中以进行文档处理,而 Amazon Rekognition 则用于内容审核,因此,只需在 AWS 控制台中单击几下,您就可以轻松地将人工审核添加到这些用例中。您还可以使用 Amazon A2I API 将人工审核添加到任何使用自定义 ML 模型(使用 Amazon SageMaker 或其他解决方案构建)的机器学习应用程序中。

工作原理

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使用案例

内容审核

内容审核准则有细微差别,很大程度上取决于具体情境,因国家/地区而异。这会使 ML 难以保持高精度。您可以将 Amazon A2I 与 Amazon Rekognition 或自定义计算机视觉模型结合使用,在模型无法进行高置信度预测时,将内容传送给人工审核人员。

贷款申请处理

使用 Amazon Textract 或自定义模型从贷款申请单中提取关键信息。然后使用 Amazon A2I 仅向人工审核人员发送复杂的贷款请求单,以避免拒绝合格的申请,同时自动处理所有其他贷款事项。这使您可以更快地处理应用程序,提供更佳的客户体验。

模型精度监控

使用 Amazon A2I 将您的自定义 ML 模型预测的随机样本发送给人工审核人员。利益相关者可通过结果获知模型的运行情况,并且这些结果可用于确定实际数据与用于培训模型的数据之间的偏差。任何更正的错误都可以添加到您的培训数据集中,以改进您的模型。

TMobile

T-Mobile US, Inc. 正在通过领先的产品和服务创新重新定义消费者和企业购买无线服务的方式。他们先进的全国网络为 8420 万希望兼顾高质量和价值的客户提供无线体验。

“在我们的客户服务代表与客户实时沟通的同时,实时向他们提供相关信息,例如账户详细信息和可用折扣,是 T-Mobile 使用机器学习技术来提升客户体验的方式之一。借助 A2I,我们能够通过人工对模型预测的随机样本进行验证,确保我们的模型持续提供最高质量的见解。对于机器学习,信任是最难以建立的事情,A2I 可帮助我们确保我们的模型尽量少犯错误。”

T-Mobile 机器学习工程师 Heather Nolis

vidmob

Vidmob 是一个视频创建和分析平台,利用机器学习分析视频的各个方面(包括人员、对象和消息),帮助品牌了解创意性能并构建更好的创意。但是,对于现有机器学习模型未涵盖的范围,从我们每天分析的 PB 级数据中查看创意可能会很困难。

“凭借我们目前训练有素的创意评估人员队伍,使用 Amazon A2I,我们可以更快速地优化和微调预测模型。高效率使我们可以受益于大量的审核人员,并将模型的上市速度提高了 3 倍。”

VidMob 数据和见解高级副总裁 Joline McGoldrick

Ripcord

Ripcord 是一家机器人数字化公司,其使命是实现世界无纸化,它使用 Amazon Textract 将大量纸质记录转换为安全、可搜索的电子记录。

“Amazon Textract 在构建和维护文本提取模板方面为我们节省了数百小时的人力。对于需要人工审核的文档,Amazon A2I 与 Amazon Textract 的新内置集成提供了自定义审核人员 UI 模板的功能,大大缩短了客户的大型复杂项目的初始设置时间。”

Ripcord 首席执行官兼创始人 Alex Fielding

商业服务局

英国国民医疗服务体系商业服务管理局 (NHS BSA) 是英国国民医疗服务体系的一部分。它向 NHS 组织、NHS 承包商和患者提供一系列支持服务。作为其支付服务的一部分,他们每月需要处理 5400 万张纸质版处方和其他医疗文档。

“长期以来,NHS 一直都对人工智能改善公共医疗质量的承诺非常感兴趣。人工判断是十分关键的,事实上,涉及医疗费用的决定往往需要人工判断。Amazon Textract 令人叹服,因为它利用人工智能,可从几乎任何文档中提取文本和结构化数据。我们很高兴能利用 Amazon Augmented AI,它让我们在利用机器学习的同时仍运用人工判断。它革新了我们的发展方式。”

NHS BSA 云平台和创新主管 Chris Suter

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