Etichettatura dei dati di Amazon SageMaker

Le offerte di etichettatura dei dati di Amazon SageMaker forniscono tecniche di etichettatura di ML meno soggette a errori manuali, compresa la generazione di dati sintetici, e permettono di migliorare la qualità dei set di dati di formazione. Amazon SageMaker Ground Truth Plus presenta un flusso di lavoro di etichettatura a più fasi che include modelli di ML per la pre-etichettatura, la convalida automatica dell'etichettatura umana per rilevare errori ed etichette di bassa qualità e caratteristiche di etichettatura assistive (ad esempio, snapping di un cuboide 3D, predict-next nell'etichettatura video e strumenti di auto-segmentazione). Se gestisci i tuoi flussi di lavoro di etichettatura dei dati, SageMaker Ground Truth fornisce funzioni di etichettatura automatica come l'auto-segmentazione, lo snapping di un cuboide 3D automatico e la fusione dei sensori con fotogrammi video 2D. Inoltre, SageMaker Ground Truth fornisce l'etichettatura automatica dei dati che utilizza l'apprendimento attivo e instrada i dati etichettati agli umani solo se il modello non può etichettarli con sicurezza.

Con le offerte di etichettatura dei dati di Amazon SageMaker, hai due opzioni per etichettare dati. In primo luogo, con SageMaker Ground Truth Plus, una forza lavoro esperta addestrata sulle attività di ML etichetta i tuoi dati secondo i tuoi requisiti di qualità e tempo di risposta. In secondo luogo, con SageMaker Ground Truth puoi costruire e gestire i flussi di lavoro di etichettatura dei dati. Hai la possibilità di lavorare con etichettatori interni ed esterni alla tua azienda. Per esempio, puoi inviare i lavori di etichettatura ai tuoi etichettatori oppure avere accesso a una forza lavoro di oltre 500.000 collaboratori indipendenti che svolgono già attività relative a ML con Amazon Mechanical Turk. Se i tuoi dati richiedono riservatezza o abilità particolari, puoi anche utilizzare fornitori precedentemente selezionati da AWS per procedure di qualità e sicurezza. Se hai bisogno di accedere ai dati sintetici in modo che i tuoi set di dati di formazione siano più completi per la formazione di modelli di ML, gli artisti digitali di AWS utilizzano asset e immagini forniti dal cliente per generare dati sintetici che siano automaticamente etichettati al posto tuo.

Le offerte di etichettatura dei dati di Amazon SageMaker ti consentono di ottenere trasparenza nelle operazioni di etichettatura dei dati e nella gestione della qualità in modo da poter verificare che i tuoi requisiti di qualità siano soddisfatti. SageMaker Ground Truth Plus fornisce pannelli di controllo e interfacce utente interattive, in modo da poter monitorare l'andamento dei set di dati di formazione in più progetti, tenere traccia delle metriche dei progetti, ad esempio la velocità effettiva giornaliera, analizzare la qualità delle etichette e fornire un feedback sui dati etichettati.

Con le offerte di etichettatura dei dati di Amazon SageMaker, puoi ricevere dati etichettati di alta qualità rapidamente. Con SageMaker Ground Truth Plus, carichi i dati in Amazon S3 con i requisiti di sicurezza, privacy e conformità. Gli esperti di AWS imposteranno quindi il flusso di lavoro di etichettatura dei dati e una forza lavoro esperta completerà le attività di etichettatura. Se devi accedere ai dati sintetici, specificherai i tuoi requisiti di immagine o fornirai asset 3D e immagini di base, quindi SageMaker Ground Truth potrà generare dati sintetici etichettati estremamente accurati per la formazione di modelli di ML.