Publicado en: Apr 24, 2019
Mediante Amazon SageMaker Ground Truth es posible obtener acceso de manera sencilla a etiquetadores humanos públicos y privados. El servicio ofrece a estos últimos interfaces y flujos de trabajo integrados para realizar tareas habituales de etiquetado con el fin de obtener beneficios en velocidad y costo para el etiquetado de datos destinado al aprendizaje automático. SageMaker Ground Truth ahora ofrece flujos de trabajo de etiquetado más simples, permite contactar proveedores de etiquetado adicionales y se amplió a una sexta región de AWS, lo que facilita aún más la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión. Los modelos de aprendizaje automático con buenos resultados se generan sobre la base de grandes volúmenes de datos de entrenamiento de alta calidad.
Dentro de los flujos de trabajo, ahora puede unir trabajos de etiquetado con un solo clic. La posibilidad de unir trabajos le permite usar el resultado de un trabajo o un modelo de aprendizaje automático anterior como contenido de entrada para un trabajo posterior. Como resultado, puede crear conjuntos de datos de entrenamiento más precisos. Por ejemplo, si un trabajo de etiquetado identificó humanos en una imagen, el trabajo siguiente podría dibujar cuadros delimitadores alrededor de los humanos, lo que aumentaría la precisión del etiquetado.
Los flujos de trabajo personalizados que se crean en Amazon SageMaker Ground Truth ahora también pueden introducir el resultado de trabajos de etiquetado anteriores u otro contenido relevante en sus flujos de trabajo de etiquetado personalizados. Como resultado, puede proveer a los etiquetadores contexto adicional para ayudarlos a completar trabajos de etiquetado con mayor rapidez y precisión. Por ejemplo, puede mostrar la temperatura externa para cada imagen en una tarea de clasificación de climas para ayudar al etiquetador a clasificar la imagen.
En todos los flujos de trabajo ahora es posible realizar un seguimiento casi en tiempo real del avance de los trabajos de etiquetado en la consola. Además, cada lote de un trabajo de etiquetado ahora se puede ejecutar durante un plazo de hasta 10 días.
Además de los flujos de trabajo simplificados, presentamos la incorporación de dos proveedores de etiquetado adicionales en AWS Marketplace, Vivetic y SmartOne, lo que aumenta la cantidad de proveedores aprobados a cuatro. El ingreso de estos nuevos proveedores permite etiquetar datos en francés, alemán y español.
Por último, Amazon SageMaker Ground Truth ya se encuentra disponible en la región Asia Pacífico (Sídney) de AWS, lo que eleva a 6 el total de regiones de AWS en América, Europa y Asia.
Puede consultar la documentación de Amazon SageMaker Ground Truth y la publicación del blog para obtener más información.