Amazon SageMaker Ground Truth

Etichetta in modo semplice i dati di formazione per il machine learning su vasta scala

Amazon SageMaker Ground Truth è un servizio di etichettatura dei dati completamente gestito che semplifica la creazione di set di dati di addestramento altamente precisi per il machine learning. Inizia a etichettare i tuoi dati in pochi minuti tramite la console SageMaker Ground Truth utilizzando flussi di lavoro personalizzati o integrati per l'etichettatura dei dati. Questi flussi di lavoro supportano una varietà di casi d'uso tra cui 3D Point Cloud, video, immagini e testo. Come parte dei flussi di lavoro, gli etichettatori hanno accesso a funzioni di etichettatura assistita come lo snapping di un cuboide 3D automatico, la rimozione della distorsione nelle immagini 2D e gli strumenti di segmentazione automatica per ridurre il tempo necessario per etichettare i set di dati. Inoltre, Ground Truth offre un'etichettatura automatica dei dati che utilizza un modello di machine learning.

Vantaggi

Migliora la precisione delle etichette dei dati

SageMaker Ground Truth aiuta a migliorare la qualità delle etichette attraverso il consolidamento delle annotazioni e i flussi di lavoro di controllo. Il consolidamento delle annotazioni è il processo di raccolta di input di etichette da due o più etichettatori di dati e la loro combinazione per creare un'unica etichetta di dati per il modello di machine learning. Con i flussi di lavoro di audit e revisione integrati, i lavoratori umani possono eseguire la verifica delle etichette e apportare modifiche per migliorarne l'accuratezza.

Facile da usare

SageMaker Ground Truth offre funzionalità di etichettatura automatiche come "segmentazione automatica", " snapping di un cuboide 3D automatico" e "fusione dei sensori con frame video 2D" attraverso un'interfaccia utente intuitiva al fine di ridurre il tempo necessario per le attività di etichettatura dei dati e migliorando al contempo la qualità. Per la segmentazione semantica, i lavoratori devono etichettare gli oggetti contenuti in un'immagine. Utilizzando la funzione di segmentazione automatica, i lavoratori possono catturare l'oggetto con soli 4 clic rispetto a centinaia di clic necessari in precedenza.

Riduci i costi fino al 70%

SageMaker Ground Truth offre un'etichettatura automatica dei dati. Utilizzando un modello di apprendimento attivo, i dati vengono etichettati e indirizzati agli umani solo se il modello non può etichettarli con sicurezza. I dati con etichetta umana vengono quindi utilizzati per addestrare il modello di machine learning a migliorare la sua precisione. Di conseguenza, nel successivo ciclo di etichettatura vengono inviati meno dati agli umani con una conseguente riduzione dei costi di etichettatura dei dati fino al 70%.

Scegli la tua forza lavoro

SageMaker Ground Truth offre l'opzione di lavorare con etichettatori interni ed esterni alla tua azienda. Grazie a SageMaker Ground Truth è possibile inviare lavori di etichettatura agli etichettatori con semplicità oppure avere accesso ad una forza lavoro di oltre 500.000 collaboratori indipendenti che svolgono già attività relative al machine learning con Amazon Mechanical Turk. Se i dati richiedono riservatezza o abilità particolari, è possibile utilizzare fornitori precedentemente selezionati da AWS per procedure di qualità e sicurezza, inclusi iVision, CapeStart Inc., Cogito e iMerit.

Come funziona

Come Amazon SageMaker Ground Truth funziona
Tutorial su Amazon SageMaker Ground Truth
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Scopri come utilizzare Amazon SageMaker Ground Truth per creare un set di dati di addestramento estremamente preciso per una classificazione delle immagini.

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