Amazon SageMaker Ground Truth

Étiqueter facilement des données d'entraînement pour machine learning à l'échelle

Amazon SageMaker Ground Truth est un service d'étiquetage des données entièrement géré qui facilite la création d'ensembles de données d'entraînement précis pour le machine learning. Commencez à étiqueter vos données en quelques minutes dans la console SageMaker Ground Truth grâce aux processus d'étiquetage de données personnalisés ou intégrés. Ces processus prennent en charge différents cas d'utilisation, notamment les nuages de points 3D, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Dans le cadre de ces processus, les étiqueteurs ont accès à des fonctionnalités d'aide à l'étiquetage comme les instantanés cubiques 3D automatiques, la suppression de la distorsion des images en 2D et les outils de segmentation automatique qui réduisent le temps nécessaire à l'étiquetage des ensembles de données. De plus, Ground Truth propose un étiquetage des données automatique qui utilise un modèle de machine learning pour étiqueter vos données.

Avantages

Améliorez la précision des étiquettes de données

SageMaker Ground Truth aide à améliorer la qualité des étiquettes grâce à la consolidation de l'annotation et les processus d'audit. La consolidation d'annotation est le processus qui consiste à collecter des entrées d'étiquette de deux ou plusieurs étiqueteurs de données et de les associer pour créer une étiquette de donnée unique pour votre modèle de machine learning. Grâce aux processus d'audit et de vérification intégrés, les travailleurs peuvent effectuer la vérification des étiquettes et procéder à des ajustements pour améliorer la précision.

Simple d'utilisation

SageMaker Ground Truth fournit des fonctionnalités d'étiquetage automatisées comme la « segmentation automatique », « l'instantané cubique en 3D automatique » et la « fusion de capteur avec des cadres vidéo en 2D » par le biais d'une interface utilisateur intuitive afin de réduire le temps nécessaire aux tâches d'étiquetage des données tout en améliorant également la qualité. Pour la segmentation sémantique, les travailleurs doivent étiqueter les objets dans une image. À l'aide de la fonctionnalité de segmentation automatique, les travailleurs peuvent capturer l'objet en quatre clics au lieu de centaines auparavant.

Réduction des coûts jusqu'à 70 %

SageMaker Ground Truth propose un étiquetage des données automatique. À l'aide d'un modèle d'apprentissage actif, les données sont étiquetées et ne sont acheminées à l'humain que si le modèle ne peut pas les étiqueter en toute confiance. Les données étiquetées par l'humain sont ensuite utilisées pour entraîner le modèle de machine learning afin d'améliorer sa précision. Par conséquent, moins de données sont ensuite envoyées aux humains à l'étape suivante de l'étiquetage, ce qui réduit les coûts de l'étiquetage jusqu'à 70 %.

Choisissez vos collaborateurs

SageMaker Ground Truth fournit des options pour travailler avec des étiqueteurs au sein et en dehors de votre organisation. À l'aide de SageMaker Ground Truth, vous pouvez envoyer facilement des tâches d'étiquetage à vos propres étiqueteurs ou vous pouvez également accéder à un effectif de plus de 500 000 entrepreneurs indépendants qui effectuent déjà des tâches liées au machine learning via Amazon Mechanical Turk. Si vos données requièrent une confidentialité ou des compétences particulières, vous pouvez faire appel à des fournisseurs présélectionnés par AWS pour les procédures de qualité et de sécurité, notamment iVision, CapeStart Inc., Cogito et iMerit.

Principe de fonctionnement

Comment fonctionne Amazon SageMaker Ground Truth
Tutoriel d'Amazon SageMaker Ground Truth
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Apprenez à utiliser Amazon SageMaker Ground Truth pour créer un ensemble de données d'entraînement très précis pour une classification d'images.

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