Amazon SageMaker Ground Truth

Etiquete fácilmente los datos de entrenamiento para el aprendizaje automático a escala

Amazon SageMaker Ground Truth es un servicio de etiquetado de datos completamente administrado que facilita la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión para aprendizaje automático. Use la consola de SageMaker Ground Truth para empezar a etiquetar sus datos en minutos con flujos de trabajo de etiquetado de datos integrados o personalizados. Estos flujos de trabajo admiten una variedad de casos de uso, que incluyen las nubes de puntos en 3D, la visión artificial y el procesamiento de lenguaje natural. Como parte de los flujos de trabajo, los responsables del etiquetado tienen acceso a características de etiquetado de apoyo, como el ajuste con forma de cubo en 3D, la eliminación de la distorsión en imágenes en 2D y las herramientas de autosegmentación a fin de reducir el tiempo necesario para etiquetar conjuntos de datos. Además, Ground Truth ofrece el etiquetado de datos automático, que usa un modelo de aprendizaje automático para etiquetar los datos.

Beneficios

Optimización del nivel de precisión de las etiquetas de los datos

SageMaker Ground Truth ayuda a mejorar la calidad de las etiquetas mediante los flujos de trabajo de auditoría y la consolidación de las anotaciones. La consolidación de las anotaciones consiste en recopilar el trabajo de dos o más responsables del etiquetado de los datos y combinarlo con el objetivo de crear una sola etiqueta de datos para el modelo de aprendizaje automático. Con los flujos de trabajo de auditoría y revisión integrados, los etiquetadores pueden hacer verificaciones de etiquetas y ajustes para aumentar el nivel de precisión.

Facilidad de uso

SageMaker Ground Truth ofrece características de etiquetado automatizadas como “autosegmentación”, “ajuste con forma de cubo en 3D automático” y “fusión de sensores con marcos de video en 2D” a través de una interfaz de usuario intuitiva a fin de reducir el tiempo necesario para hacer tareas de etiquetado de datos, al mismo tiempo que se mejora la calidad. Para la segmentación semántica, los etiquetadores deben etiquetar objetos en una imagen. Con la característica de autosegmentación, pueden capturar el objeto con 4 clics en vez de cientos de ellos.

Reducción de los costos en hasta un 70 %

SageMaker Ground Truth ofrece el etiquetado de datos automático. Con un modelo de aprendizaje activo, los datos se etiquetan y se envían únicamente a responsables de etiquetado si el modelo no puede etiquetarlos de manera fiable. Los datos etiquetados manualmente luego se utilizan para entrenar el modelo de aprendizaje automático para mejorar su nivel de precisión. Como resultado, se envían menos datos a etiquetado manual en la próxima ronda de etiquetado, lo que disminuye los costos de etiquetado de datos en hasta un 70 %.

Selección de la fuerza laboral

SageMaker Ground Truth ofrece opciones para trabajar con etiquetadores tanto dentro como fuera de la organización. Con SageMaker Ground Truth, puede enviar trabajos de etiquetado a etiquetadores internos o bien acceder a un grupo de más de 500 000 contratistas independientes que ya ejecutan tareas relacionadas con el aprendizaje automático a través de Amazon Mechanical Turk. Si los datos requieren confidencialidad o habilidades especiales, puede elegir proveedores cuyos procedimientos de calidad y seguridad hayan sido previamente analizados por AWS. Entre estos proveedores se incluyen iVision, CapeStart Inc., Cogito y iMerit.

Funcionamiento

Funcionamiento de Amazon Sagemaker Ground Truth
Tutorial de Amazon SageMaker Ground Truth
Use un tutorial para empezar a usar el servicio

Aprenda a utilizar Amazon SageMaker Ground Truth a fin de crear un conjunto de datos de entrenamiento de gran precisión para la clasificación de imágenes.

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