Etiquetado de datos de Amazon SageMaker

Las ofertas de etiquetado de datos de Amazon SageMaker proporcionan técnicas de etiquetado de ML que son menos propensas a los errores manuales, incluida la generación de datos sintéticos, y ayudan a mejorar la calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento. Amazon SageMaker Ground Truth Plus cuenta con un flujo de trabajo de etiquetado de varios pasos que incluye modelos de ML para el preetiquetado, la validación automática del etiquetado humano para detectar errores y etiquetas de baja calidad, y características de etiquetado de asistencia (por ejemplo, ajuste de cubo 3D, predicción de siguiente en el etiquetado de video y herramientas de autosegmentación). Si administra sus propios flujos de trabajo de etiquetado de datos, SageMaker Ground Truth proporciona características de etiquetado automático como la segmentación automática, el quiebre de cuboides 3D y la fusión de sensores con cuadros de video en 2D. Además, SageMaker Ground Truth proporciona la función de etiquetado de datos automático que utiliza el aprendizaje activo y solo envía datos etiquetados a los usuarios humanos si el modelo no puede etiquetarlos de manera segura.

Con las ofertas de etiquetado de datos de Amazon SageMaker, tiene dos opciones para etiquetar datos. En primer lugar, con SageMaker Ground Truth Plus, personal experto y formado en tareas de ML etiqueta sus datos de acuerdo con sus requisitos de calidad y tiempo de entrega. En segundo lugar, con SageMaker Ground Truth, puede crear y gestionar sus flujos de trabajo de etiquetado de datos. Tiene opciones para trabajar con etiquetadores dentro y fuera de su organización. Por ejemplo, puede enviar trabajos de etiquetado a sus propios etiquetadores, o puede acceder a un personal de más de 500 000 contratistas independientes que ya hacen tareas relacionadas con ML a través de Amazon Mechanical Turk. Si los datos requieren confidencialidad o habilidades especiales, también puede usar proveedores preseleccionados por AWS en cuanto a calidad y procedimientos de seguridad. Si tiene que acceder a datos sintéticos para que sus conjuntos de datos de entrenamiento sean más completos para entrenar modelos de ML, los artistas digitales de AWS usan activos e imágenes proporcionados por el cliente para generar datos sintéticos que se etiquetan automáticamente en su nombre.

Las ofertas de etiquetado de datos de Amazon SageMaker permiten ganar transparencia en las operaciones de etiquetado de datos y en la administración de la calidad para que pueda verificar que se cumplen las exigencias en materia de calidad. SageMaker Ground Truth Plus proporciona paneles interactivos e interfaces de usuario, para monitorear el progreso de los conjuntos de datos de formación en varios proyectos, hacer un seguimiento de las métricas del proyecto, como el rendimiento diario, inspeccionar la calidad de las etiquetas y proporcionar comentarios sobre los datos etiquetados.

Con las ofertas de etiquetado de datos de Amazon SageMaker, puede recibir datos etiquetados de alta calidad de forma rápida. Con SageMaker Ground Truth Plus, carga sus datos en Amazon S3 junto con los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento. Posteriormente, los expertos de AWS configurarán el flujo de trabajo de etiquetado de datos y una plantilla de expertos completará sus tareas de etiquetado. Si necesita acceso a datos sintéticos, especifique sus requisitos de imagen o proporcione activos 3D e imágenes de referencia para que SageMaker Ground Truth pueda generar datos sintéticos etiquetados de gran precisión para el entrenamiento de modelos de ML.