Publié le: Apr 24, 2019

Amazon SageMaker Ground Truth offre un accès facile aux étiqueteurs humains publics et privés et leur fournit des flux de travail intégrés et des interfaces pour les tâches d'étiquetage courantes afin d'offrir des bénéfices significatifs en termes de vitesse et de coûts dans l'étiquetage des données pour le machine learning. SageMaker Ground Truth propose désormais des flux de travail d'étiquetage simplifiés, prend en charge de nouveaux vendeurs d'étiquetage et a été déployé dans une sixième région AWS, ce qui facilite davantage la création d'ensembles de données d'entraînement extrêmement précis. Les modèles de machine learning performants reposent sur de larges volumes de données d'entraînement de haute qualité.

Au sein des flux de travail, vous pouvez désormais enchaîner des tâches d'étiquetage d'un simple clic. L'enchaînement de tâches d'étiquetage vous permet d'utiliser la sortie d'une tâche précédente ou d'un modèle de machine learning précédent comme entrée d'une nouvelle tâche. Ceci vous permet de créer des ensembles de données d'entraînement plus précis. Par exemple, si une tâche d'étiquetage a identifié des humains dans une image, la nouvelle tâche peut dessiner des cadres de délimitation autour d'eux, ce qui rend l'étiquetage plus précis.

Les flux de travail personnalisés créés dans Amazon SageMaker Ground Truth peuvent désormais injecter la sortie de tâches d'étiquetage précédentes ou d'autres contenus pertinents dans vos flux de travail d'étiquetage personnalisés. Ceci vous permet de donner plus de contexte à vos étiqueteurs afin de les aider à réaliser leurs tâches d'étiquetage plus rapidement et avec plus de précision. Par exemple, vous pouvez afficher la température extérieure pour chaque image dans une tâche de classification de la météorologie pour aider l'étiqueteur à classifier l'image.

Pour tous les flux de travail, vous pouvez désormais suivre la progression de vos tâches d'étiquetage dans la console quasiment en temps réel. De plus, chaque lot de tâches d'étiquetage peut désormais s'étaler sur une période allant jusqu'à 10 jours.

En plus de la simplification des flux de travail, nous annonçons également la prise en charge de deux vendeurs d'étiquetage supplémentaires dans l'AWS Marketplace, Vivetic et SmartOne, pour un total de quatre vendeurs approuvés. Avec l'approbation de ces vendeurs, l'étiquetage de données est désormais pris en charge en français, allemand et espagnol.

Pour finir, Amazon SageMaker Ground Truth est désormais disponible dans la région AWS Asie Pacifique (Sydney), ce qui en fait la sixième région AWS prise en charge dans les Amériques, en Europe et en Asie.

Pour en savoir plus, consultez la documentation d'Amazon SageMaker Ground Truth ou l'article de blog.