Amazon SageMaker Ground Truth – Ressourcen für Entwickler
Erste Schritte
Amazon SageMaker bietet 2 Angebote zum Daten-Labeling: Amazon SageMaker Ground Truth Plus und Amazon SageMaker Ground Truth. Mit beiden Optionen können Sie Rohdaten wie Bilder, Textdateien und Videos identifizieren und informative Beschriftungen hinzufügen, um hochwertige Trainings-Datensätze für Ihre Machine-Learning-Modelle zu erstellen. Beginnen Sie mit diesen Ressourcen für Entwickler.
Einführung in Amazon SageMaker Ground Truth Plus
Erstellen Sie hochwertige Trainingsdatensätze, ohne Labeling-Anwendungen erstellen oder eine Belegschaft für das Labeling verwalten zu müssen.
ENTWICKLERHANDBUCH
Folgen Sie dieser schrittweisen Anleitung, um Amazon SageMaker Ground Truth Plus einsetzen zu können.
BLOG
Lesen Sie diesen Blog, um zu erfahren, wie Sie Trainingsdatensätze ohne interne Ressourcen erstellen und Kosten sparen können.
TUTORIAL
Sehen Sie sich in diesem Video mit AWS-Experten an, wie Sie auf einfache Weise hochwertige Schulungsdatensätze erstellen können, ohne Kennzeichnungsanwendungen erstellen und Ihr eigenes Etikettierungspersonal verwalten zu müssen.
Einführung in Amazon SageMaker Ground Truth
Erfahren Sie, wie Sie äußerst präzise Trainingsdatensätze erstellen können.
ENTWICKLERHANDBUCH
Folgen Sie dieser schrittweisen Anleitung, um Amazon SageMaker Ground Truth schnell einsetzen zu können.
TUTORIAL
Beginnen Sie innerhalb von 10 Minuten mit dem Labeling von Trainingsdatensätzen.
WEBINAR
In diesem technischen On-Demand-Vortrag erfahren Sie, wie Sie Trainingsdaten mithilfe von Workflows in Amazon SageMaker Ground Truth beschriften.
BLOG
Lesen Sie diesen Blog, um zu erfahren, wie Sie bei der Datenbeschriftung Geld sparen können.
Daten präzise und schnell beschriften
Verwenden Sie diese Ressourcen, um Daten für Trainingsdatensätze in kürzester Zeit zu beschriften.
VIDEO
In diesem Video sehen Sie, wie ein AWS-Experte Daten beschriftet und hochpräzise Trainingsdatensätze erstellt.
WEBINAR
In diesem On-Demand-Tech-Talk erfahren Sie, wie die Datenbeschriftung Kundendienstmitarbeitern helfen kann, Hilfeanfragen effizienter zu verwalten.
BLOG
Erfahren Sie, wie Sie ein trainiertes Modell aus einem früheren Labeling-Auftrag verwenden können, um einen neuen Job mit Amazon SageMaker Ground Truth zu starten.
PRAKTISCHE ÜBUNG
Folgen Sie diesen Übungen auf GitHub, um Amazon SageMaker Ground Truth zu verwenden.
VIDEO
Erfahren Sie, wie die National Football League (NFL) Amazon SageMaker Ground Truth verwendet, um Trainingsdatensätze zu erstellen, um die Bewegungen der Spieler auf dem Spielfeld zu verfolgen. In diesem interaktiven Video lernen Sie, Video-Labeling-Aufträge einzurichten, Labels zu überwachen und problematische Labels zu identifizieren.
Benutzerdefinierte Workflows
Integrieren Sie benutzerdefinierte Workflows zur Datenbeschriftung in Amazon SageMaker Ground Truth.
BLOG
In diesem Blog erfahren Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten Workflow in Amazon SageMaker Ground Truth verwenden.
BLOG
Erfahren Sie, wie Sie Datensätze vor und nach der Verarbeitung für benutzerdefinierte Workflows erstellen.
BLOG
Erfahren Sie, wie die automatische Datenbeschriftung die Kosten für die Datenbeschriftung erheblich senkt.