Publicado en: Jun 23, 2022
Amazon SageMaker Ground Truth lo ayuda a crear conjuntos de datos de formación técnica de alta calidad para usarlos en los modelos de machine learning (ML). Con SageMaker Ground Truth, puede usar a trabajadores de Amazon Mechanical Turk, un proveedor de su elección o su propio personal privado para crear conjuntos de datos etiquetados para entrenar a modelos de ML.
A partir de hoy, ya puede usar SageMaker Ground Truth para crear y ejecutar un trabajo de etiquetado dentro de una Virtual Private Cloud (VPC) de Amazon, en lugar de hacerlo mediante Internet. Esto le permite usar Ground Truth mientras guarda sus datos en buckets de S3 que están aislados y seguros de forma lógica en su Amazon VPC.
Cuando lanza un trabajo de etiquetado o accede al portal de un trabajador privado de Amazon SageMaker Ground Truth con Amazon VPC, tendrá el control total de su entorno de red. Puede dirigir la comunicación entre su VPC y SageMaker Ground Truth de manera completa y segura dentro de la red de AWS. También puede controlar el acceso de SageMaker Ground Truth al S3 restringido por VPC, o lanzar los trabajos de etiquetado automatizado de datos en una VPC. Además, SageMaker Ground Truth puede interactuar con las funciones de anotación previa y posterior de AWS Lambda mediante el uso de un punto de conexión de AWS PrivateLink.
Para comenzar con Amazon SageMaker Ground Truth y crear un trabajo de etiquetado con SageMaker Ground Truth en VPC, consulte la documentación o visite lapágina del producto.