Publié le: Jun 23, 2022
Amazon SageMaker Ground Truth vous aide à créer rapidement des jeux de données d'entraînement de grande qualité pour vos modèles de machine learning (ML). Grâce à SageMaker Ground Truth, vous pouvez recourir à des ouvriers d'Amazon Mechanical Turk, d'une société de votre choix ou de votre propre effectif pour créer des jeux de données étiquetés pour l'entraînement de vos modèles de ML.
À compter d'aujourd'hui, vous pouvez utiliser SageMaker Ground Truth pour créer et exécuter une tâche d'étiquetage dans un Amazon Virtual Private Cloud (VPC) plutôt que de vous connecter à Internet. Cela vous permet d'utiliser Ground Truth tout en gardant vos données dans des compartiments S3 isolés de manière logique et sécurisée dans votre Amazon VPC.
Lorsque vous lancez une tâche d'étiquetage ou accédez au portail d'ouvriers privé d'Amazon SageMaker Ground Truth avec Amazon VPC, vous avez un contrôle total sur l'environnement réseau. Vous pouvez mener des communications entre votre VPC et SageMaker Ground Truth en totalité et de manière sécurisée sur le réseau AWS. Vous pouvez également contrôler l'accès de SageMaker Ground Truth au compartiment S3 réservé au VPC, ou lancer automatiquement des tâches d'étiquetage des données dans un VPC. En plus, SageMaker Ground Truth peut interagir avec les fonctions de pré- et post-annotation d'AWS Lambda grâce à un point de terminaison AWS PrivateLink.
Pour démarrer avec Amazon SageMaker Ground Truth et créer une tâche d'étiquetage SageMaker Ground Truth dans un VPC, reportez-vous à la documentation ou rendez-vous sur la page du produit.