Amazon SageMaker Ground Truth 可帮助您构建用于机器学习的培训数据集。Ground Truth 将通过在称为“工作流程”的过程中逐步引导人工贴标机来标记您的内容(图像、音频、文本等)。三组人员可以使用这些工作流程提供标签:Amazon Mechanical Turk 工作人员、您的员工或第三方供应商。Ground Truth 还可以从这些标签中学习,并自动给对象贴标签。 

无论是由 Ground Truth 自动贴的标签,还是由人工贴标机贴的标签,您都需要为每个贴标签的对象(可以是图像、音频录音、一段文字等)付费。如果您使用供应商或 Mechanical Turk 提供标签,则您要为每个贴标签的对象支付额外费用。如果您使用自己的员工贴标签,则每个贴标签的对象没有额外费用。 

定价详情

使用 Amazon Mechanical Turk 贴标签的内置工作流程定价

如果您使用供应商,则每个标签的成本由供应商设定。您可以在 AWS Marketplace 中看到每个供应商的定价详情。如果您使用 Amazon Mechanical Turk 贴标签,则每个贴标机按每个对象向您收费。我们建议您为每个对象使用多个贴标机以提高标签准确性。 

免费套餐

作为 AWS 免费套餐的一部分,您可以免费开始使用 Amazon SageMaker Ground Truth。在首次使用 Amazon SageMaker 后的前两个月,您每月标记的前 500 个对象是免费的(不包括使用标签供应商或 Amazon Mechanical Turk 产生的任何额外费用)。

定价示例

使用内部员工进行人工贴标签

制造公司使用机器学习对其产品的图像进行分类。为了训练模型,他们将使用产品名称标记 40000 张图像。使用内置工作流程进行图像分类,他们的员工标记了所有 40000 张图像。

由于该公司使用的是内部员工,因此 40000 张人工贴标图像的价格同样是每张图像 0.08 USD。

总费用 = 40000 张人工贴标图像 x 每张图像 0.08 USD = 3200 USD

使用 Mechanical Turk 通过自定义工作流程进行人工贴标

广告公司使用机器学习确定社交媒体帖子的情绪和内容。为了训练模型,他们决定需要标记 85000 个帖子。他们决定构建并上传自定义工作流程,并设定 0.36 USD 的付款。他们还决定标记每个帖子 3 次以提高标签的准确性。使用 SageMaker Ground Truth,人工标记 85000 个帖子。

由于该公司使用的是 Mechanical Turk,因此自定义工作流程包含人工标记的每个帖子 0.36 USD 的额外费用以支付贴标机费用。

总费用 = (50000 x 每篇文章 0.08 USD) + (35000 个帖子 x 每个帖子 0.04 USD) + (85000个人工标记的帖子 x 每个帖子 0.012 USD x 每个对象 3 个贴标机) = 8460 USD

使用 Mechanical Turk 通过内置工作流程进行人工贴标

出版公司使用机器学习构建自然语言处理应用程序来对报纸文章进行分类。为了训练模型,他们将标记 200000 篇文章。他们选择内置的文本分类工作流程,并决定将每篇文章标记 3 次,以提高标签的准确性。使用 SageMaker Ground Truth,人工标记 40000 篇文章,自动标记 160000 篇文章。

由于该公司使用的是 Mechanical Turk,因此文本分类工作流程包含人工标记的每篇文章 0.012 USD 的额外费用以支付贴标机费用。

总成本 = (50000 x 每篇文章 0.08 USD) + (150000 x 每篇文章 0.04 USD) + (40000 篇人工标记的文章 x 每篇文章 0.012 USD x 每个对象 3 个标记人员) + Amazon SageMaker 培训和推理成本** = 11440 USD + Amazon SageMaker 培训和推理成本**

**这些成本取决于多种因素,包括使用的数据集类型、标记任务类型和数据集中的图像分辨率。

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