Veröffentlicht am: Apr 24, 2019

Amazon SageMaker Ground Truth bietet einfachen Zugriff auf öffentliche und private menschliche Kennzeichner und stellt diesen integrierte Workflows und Schnittstellen für gängige Kennzeichnungsaufgaben zur Verfügung, um erhebliche Geschwindigkeits- und Kostenvorteile bei der Kennzeichnung von Daten für Machine Learning zu erzielen. SageMaker Ground Truth bietet jetzt vereinfachte Kennzeichnungs-Workflows, Unterstützung für zusätzliche Kennzeichnungsanbieter und wurde auf eine sechste AWS-Region erweitert, was die Zusammenstellung hochgenauer Trainingsdatensätze noch einfacher macht. Erfolgreiche Machine-Learning-Modelle wurden auf Grundlage großer Mengen qualitativ hochwertiger Trainingsdaten erstellt.

Innerhalb der Workflows können sie Kennzeichnungsaufgaben mit nur einem Klick miteinander verketten. Durch die Verkettung von Kennzeichnungsaufgaben können Sie die Ausgabe einer vorherigen Aufgabe oder eines früheren Machine Learning-Modells als Input für eine nachfolgende Aufgabe verwenden. Daher können Sie genauere Trainingsdatensätze erstellen. Wenn beispielsweise eine Kennzeichnungsaufgabe Menschen in einem Bild identifiziert hat, könnte die nachfolgende Aufgabe Begrenzungsrahmen um die Menschen zeichnen, wodurch die Kennzeichnung genauer wird.

Mit Amazon SageMaker Ground Truth erstellte benutzerdefinierte Workflows können nun auch die Ausgabe aus früheren Kennzeichnungsaufgaben oder anderen relevanten Inhalten in Ihre benutzerdefinierten Kennzeichnungsworkflows einfügen. Dadurch können Sie den Kennzeichnern einen zusätzlichen Kontext zur Verfügung stellen, der ihnen hilft, Kennzeichnungsaufgaben schneller und genauer abzuschließen. So können Sie beispielsweise die Außentemperatur für jedes Bild in einer Wetterklassifikationsaufgabe anzeigen, um den Kennzeichner bei der Klassifizierung des Bildes zu unterstützen.

Für alle Workflows können Sie nun den Fortschritt Ihrer Kennzeichnungsaufgaben in der Konsole nahezu in Echtzeit verfolgen. Außerdem kann jeder Batch einer Kennzeichnungsaufgabe nun bis zu 10 Tage ausgeführt werden.

Neben vereinfachten Workflows kündigen wir auch die Unterstützung von zwei weiteren Kennzeichnungsanbietern im AWS Marketplace an, Vivetic und SmartOne. Damit steigt die Zahl der zugelassenen Anbieter auf vier. Mit diesen zusätzlichen Anbietern wird die Datenkennzeichnung nun auch auf Französisch, Deutsch und Spanisch unterstützt.

Schließlich ist Amazon SageMaker Ground Truth nun auch in der AWS-Region im asiatisch-pazifischen Raum (Sydney) verfügbar, sodass die Gesamtzahl auf sechs unterstützte AWS-Regionen in Amerika, Europa und Asien steigt.

Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation für Amazon SageMaker Ground Truth und im Blog-Post.