Veröffentlicht am: Jun 23, 2022
Amazon SageMaker Ground Truth unterstützt Sie beim Aufbau von hochwertigen Trainingsdatensätzen für Ihre Machine-Learning-Modelle (ML). Mit SageMaker Ground Truth können Sie Arbeiter von Amazon Mechanical Turk, einem Zuliefererunternehmen Ihrer Wahl oder Ihre private Belegschaft einsetzen, um gekennzeichnete Datensätze für das Training von ML-Modellen zu erstellen.
Ab heute können Sie SageMaker Ground Truth verwenden, um eine Labeling-Aufgabe in einer Amazon Virtual Private Cloud (VPC) statt über eine Internetverbindung zu erstellen und auszuführen. So können Sie Ground Truth verwenden und gleichzeitig Ihre Daten in S3-Buckets halten, die in Ihrer Amazon VPC logisch isoliert und gesichert sind.
Wenn Sie mit einer Amazon VPC eine Labeling-Aufgabe starten oder auf ein privates Arbeitsportal von Amazon SageMaker Ground Truth zugreifen, haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Netzwerkumgebung. Sie können die Kommunikation zwischen Ihrer VPC und SageMaker Ground Truth vollständig und sicher innerhalb des AWS-Netzwerks abwickeln. Sie können auch den Zugriff von SageMaker Ground Truth auf VPC-beschränktes S3 steuern oder automatisierte Daten-Labeling-Aufgaben in einer VPC starten. Darüber hinaus kann SageMaker Ground Truth mit Ihren Prä- und Post-Anmerkungsfunktionen in AWS Lambda mithilfe eines AWS PrivateLink-Endpunkts interagieren.
Um mit der Verwendung von Amazon SageMaker Ground Truth zu beginnen und eine Labeling-Aufgabe für SageMaker Ground Truth in einer VPC zu erstellen, lesen Sie die Dokumentation oder besuchen Sie die Produktseite.