Detalles de los precios de Amazon SageMaker Ground Truth Plus

Amazon SageMaker Ground Truth Plus le ayuda a crear fácilmente conjuntos de datos de entrenamiento para machine learning (ML) de alta calidad sin necesidad de crear aplicaciones de etiquetado o administrar el personal de etiquetado por su cuenta. SageMaker Ground Truth Plus tiene precio por etiqueta, que puede ser un cuadro delimitador, un cubo, un par clave-valor, etc.

Con SageMaker Ground Truth Plus, recibirá un presupuesto personalizado que se adapte a su caso de uso y requisitos específicos. Para obtener su presupuesto personalizado, complete el formulario de requisitos del proyecto.

Detalles de los precios de Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth le permite crear conjuntos de datos de entrenamiento para machine learning. SageMaker Ground Truth etiquetará su contenido (imágenes, audios, textos, etc.) mediante instrucciones paso a paso suministradas a un grupo de etiquetadores en un proceso denominado “flujo de trabajo”. Tres grupos de personas pueden suministrar etiquetas mediante estos flujos de trabajo: trabajadores de Amazon Mechanical Turk, sus empleados o proveedores terceros. Ground Truth también puede aprender de estas etiquetas y objetos de etiqueta de manera automática.

Paga por cada objeto etiquetado (que puede ser una imagen, una grabación de audio, la sección de un texto, etc.) independientemente de si se etiquetó de forma automática con SageMaker Ground Truth o mediante un proceso manual. Si utiliza un proveedor o Mechanical Turk para el suministro de etiquetas, pagará un coste adicional por objeto etiquetado. Si recurre a sus propios empleados para el etiquetado, no se aplicará ningún costo adicional.

Nivel gratuito

Como parte de la capa gratuita de AWS, puede comenzar a utilizar Amazon SageMaker Ground Truth de forma gratuita. Durante los dos primeros meses posteriores al primer uso que realice de Amazon SageMaker, los primeros 500 objetos etiquetados por mes serán gratuitos (no se incluyen los costos adicionales incurridos debido al uso de un proveedor de etiquetado o de Amazon Mechanical Turk).

Amazon SageMaker Ground Truth

Detalles de precios de los objetos

Se le cobrará según la cantidad de objetos del conjunto de datos que están revisados. Un objeto del conjunto de datos se define como una unidad de datos atómica en todas las modalidades.

Objetos revisados (imágenes, fotogramas de video, documentos de texto, archivos de audio, etc.)

Nubes de puntos 3D

Detalles de los precios de los trabajadores

Cargas de trabajo integradas con Amazon Mechanical Turk

Si utiliza Amazon Mechanical Turk para el etiquetado, se le cobrará por objeto por instancia de revisión. Recomendamos utilizar varios etiquetadores por objeto para mejorar el nivel de precisión de las etiquetas.

Proveedor

Si utiliza un proveedor, este establece el costo por etiqueta. Puede consultar los detalles de los precios de cada proveedor en AWS Marketplace

Ejemplos de precios de Amazon SageMaker Ground Truth

Uso de empleados internos para el etiquetado manual

Una compañía de manufactura usa el machine learning para clasificar imágenes de sus productos. A los fines de entrenar su modelo, etiquetan 40 000 imágenes con nombres de productos. Mediante el uso del flujo de trabajo integrado para la clasificación de imágenes, sus empleados etiquetan las 40 000 imágenes.

Como la compañía usó empleados internos, el precio de las 40 000 imágenes etiquetadas manualmente es el mismo: 0,08 USD por imagen.

Costo total = 40 000 imágenes etiquetadas manualmente x 0,08 USD por imagen = 3200 USD

Uso de Mechanical Turk para el etiquetado manual con un flujo de trabajo personalizado

Una compañía publicitaria usa machine learning para determinar las opiniones y el contenido de las publicaciones realizadas en redes sociales. A los fines de entrenar su modelo, deciden etiquetar 85 000 publicaciones. Definen la creación y la carga de un flujo de trabajo personalizado y establecen un pago de 0,036 USD por publicación. También optan por etiquetar cada publicación tres veces para mejorar el nivel de precisión de las etiquetas. Con SageMaker Ground Truth, se etiquetan 85 000 publicaciones manualmente.

Como la compañía usó Mechanical Turk, el coste incluye un cargo adicional de 0,036 USD por cada publicación etiquetada manualmente para pagarle al etiquetador.

Costo total = (50 000 x 0,08 USD por artículo) + (35 000 publicaciones x 0,04 USD por publicación) + (85 000 publicaciones etiquetadas manualmente x 0,036 USD por publicación x 3 etiquetadores por objeto) = 14 580 USD

Uso de Mechanical Turk para etiquetado manual con un flujo de trabajo integrado

Una compañía editora usa machine learning para crear una aplicación de procesamiento del lenguaje natural con el fin de clasificar artículos periodísticos. Para entrenar su modelo, etiquetan 200 000 artículos. Seleccionan un flujo de trabajo de clasificación de textos integrado y deciden que cada artículo se etiquete tres veces para mejorar el nivel de precisión de las etiquetas. Mediante el uso de SageMaker Ground Truth, 40 000 artículos se etiquetan manualmente y 160 000 de manera automática.

Como la compañía usó Mechanical Turk, el flujo de trabajo de clasificación de textos incluyó un cargo adicional de 0,012 USD por cada artículo etiquetado manualmente para pagarle al etiquetador.

Costo total = (50 000 x 0,08 USD por artículo) + (150 000 artículos x 0,04 USD por artículo) + (40 000 artículos etiquetados manualmente x 0,012 USD por artículo x 3 etiquetadores por objeto) + costos de inferencias y entrenamiento de Amazon SageMaker** = 11 440 USD + costos de inferencias y entrenamiento de Amazon SageMaker**

** Estos costes dependen de diferentes factores, como el tipo de conjunto de datos que se esté utilizando, el tipo de tarea de etiquetado y la resolución de las imágenes de su conjunto de datos.

Recursos de precios adicionales

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Precios de Amazon SageMaker Ground Truth
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