Amazon SageMaker Ground Truth

Cree conjuntos de datos de formación técnica sumamente precisos con aprendizaje automático y reduzca los costos de etiquetado de datos hasta un 70 %

Amazon SageMaker Ground Truth lo ayuda a crear rápidamente conjuntos de datos de formación técnica muy precisos para usarlos en el aprendizaje automático. SageMaker Ground Truth ofrece fácil acceso a etiquetadores humanos públicos y privados, y les ofrece interfaces y flujos de trabajo integrados para realizar tareas habituales de etiquetado. Además, SageMaker Ground Truth puede reducir los costos de etiquetado hasta un 70 % con el etiquetado automático, que se basa en la formación técnica de Ground Truth a partir de datos etiquetados por seres humanos, de modo que el servicio aprende a etiquetar datos de forma independiente.

Los modelos exitosos de aprendizaje automático se generan gracias a grandes volúmenes de datos de formación técnica de alta calidad. Sin embargo, el proceso destinado a crear los datos de formación técnica que son necesarios para generar esos modelos suele ser costoso y complicado, y lleva mucho tiempo. La mayoría de los modelos creados hoy en día requieren que un ser humano etiquete los datos manualmente de un modo que permita al modelo aprender a tomar decisiones correctas. Por ejemplo: crear un sistema de visión artificial que sea lo suficientemente confiable para identificar objetos (como semáforos, señales de detención y peatones) requiere miles de horas de grabaciones de video formadas por cientos de millones de fotogramas de video. Cada uno de estos fotogramas requiere que todos los elementos importantes (como la ruta, otros vehículos y los carteles) sean etiquetados por un ser humano antes de comenzar a trabajar en el modelo que desea desarrollar.

Amazon SageMaker Ground Truth reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear conjuntos de datos para formación técnica a fin de reducir los costos. Este ahorro se logra utilizando el aprendizaje automático para etiquetar datos automáticamente. El modelo puede mejorar en forma progresiva con el paso del tiempo al aprender continuamente a partir de etiquetas creadas por etiquetadores humanos.

Cuando el modelo de etiquetado tenga plena confianza en sus resultados sobre la base de lo que ha aprendido hasta el momento, aplicará etiquetas de manera automática a los datos sin procesar. Cuando el modelo de etiquetado tenga menor nivel de confianza en sus resultados, pasará los datos a seres humanos a fin de que ellos realicen el etiquetado. Las etiquetas generadas por seres humanos se devuelven al modelo de etiquetado para que este aprenda y mejore. Con el tiempo, SageMaker Ground Truth puede etiquetar más y más datos automáticamente y acelerar de manera considerable la creación de conjuntos de datos de formación técnica. 

Beneficios

Reduzca los costos de etiquetado de datos hasta un 70 %

SageMaker Ground Truth utiliza un modelo de aprendizaje automático para etiquetar datos sin procesar automáticamente y así producir conjuntos de datos de formación técnica de alta calidad a una fracción del costo del etiquetado manual. Los datos se envían a seres humanos únicamente si el modelo de aprendizaje activo no puede etiquetarlos de manera fiable. Los datos etiquetados por humanos luego se utilizan para formar técnicamente el modelo y así mejorar sus capacidades. De este modo, se envían menos datos a los seres humanos en la siguiente ronda de etiquetado y así se reducen los costos. 

Trabaje junto con etiquetadores públicos y privados

Puede elegir utilizar su equipo de etiquetadores y enviar las solicitudes de etiquetado directamente a ellos. Como alternativa, si necesita escalar verticalmente, se ofrecen opciones directamente en la consola de Amazon SageMaker Ground Truth para trabajar con etiquetadores externos a la organización. Puede acceder a más de 500 000 etiquetadores del personal público mediante la integración con Amazon Mechanical Turk. Como alternativa, si los datos exigen confidencialidad o habilidades especiales, puede recurrir a empresas de etiquetado profesionales preseleccionadas por Amazon.

Logre resultados precisos rápidamente

Amazon SageMaker Ground Truth ayuda a generar conjuntos de datos de formación técnica precisos y de alta calidad rápidamente. Las etiquetas que generan las máquinas brindan resultados coherentes con una calificación de confianza para cada etiqueta de modo que puede saber fácilmente cuán fiable es el servicio y que la etiqueta es correcta. Los resultados etiquetados por humanos reciben automáticamente una calificación con respecto a los criterios que usted da para ayudar a garantizar que se envíen más datos a etiquetadores de alta calidad y que se desestime a los de baja calidad.

Cómo funciona

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Compruebe las características de Amazon SageMaker Ground Truth

Consulte la documentación para saber de qué forma Amazon SageMaker Ground Truth puede ayudarlo a crear conjuntos de datos de formación técnica de alta calidad con la mayor precisión y a reducir los costos de etiquetado de datos hasta un 70 %.

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