Amazon SageMaker Ground Truth lo ayuda a crear rápidamente conjuntos de datos con un alto nivel de precisión para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

El proceso de creación de modelos de aprendizaje automático implica que los desarrolladores preparen conjuntos de datos para entrenar los modelos. Antes de que los desarrolladores puedan seleccionar algoritmos, crear sus modelos e implementarlos para realizar predicciones, los anotadores revisan manualmente miles de ejemplos y agregan las etiquetas necesarias pare entrenar los modelos de aprendizaje automático. Este proceso es lento y costoso. Con Amazon SageMaker Ground Truth se facilita a los desarrolladores la tarea de etiquetar datos mediante el uso de anotadores a través de Mechanical Turk, proveedores externos o empleados internos. Amazon SageMaker Ground Truth aprende de estas anotaciones en tiempo real y puede aplicar las etiquetas automáticamente en gran parte del conjunto de datos restante, lo que reduce la necesidad de utilizar revisiones manuales. Amazon SageMaker Ground Truth crea conjuntos de datos para entrenamiento con un alto nivel de precisión, ahorra tiempo, disminuye el nivel de complejidad y reduce los costos en hasta un 70 % en comparación con las anotaciones manuales.

Amazon SageMaker Ground Truth está disponible de manera general en las siguientes regiones de AWS: Norte de Virginia, Oregón, Ohio, Irlanda y Tokio. Para obtener más detalles, consulte las páginas de los productos hoy mismo.