Domande generali

D: Cos'è Amazon SageMaker Ground Truth?

R: Amazon SageMaker Ground Truth ti consente di etichettare in modo efficiente e accurato i set di dati richiesti per la formazione dei sistemi di apprendimento automatico. SageMaker Ground Truth può etichettare automaticamente una parte del set di dati in base alle etichette fatte manualmente dagli etichettatori. Puoi scegliere di utilizzare una forza lavoro di Amazon Mechanical Turk in crowdsourcing composta da oltre 500.000 etichettatori, i tuoi dipendenti o uno dei fornitori di terze parti precedentemente sponsorizzati da Amazon elencati sul Marketplace di AWS. SageMaker Ground Truth utilizza algoritmi innovativi e tecniche di esperienza utente (UX) per migliorare la precisione dell'etichettatura umana. Nel tempo, il modello migliora progressivamente imparando continuamente dalle etichette create dagli esseri umani, per aumentare l'etichettatura automatica.

D: Che cos'è l'etichettatura automatica dei dati?

A: l'etichettatura automatica dei dati è l'etichettatura dei dati mediante l'apprendimento automatico. Amazon SageMaker Ground Truth selezionerà prima un campione casuale di dati e lo invierà agli umani per essere etichettato. I risultati vengono quindi utilizzati per addestrare un modello di etichettatura che tenta di etichettare automaticamente un nuovo campione di dati grezzi. Le etichette vengono confermate quando il modello può etichettare i dati con un punteggio di confidenza che soddisfa o supera una soglia elevata. Laddove il punteggio di confidenza scende al di sotto di questa soglia, i dati vengono inviati agli etichettatori. Alcuni dati etichettati da persone vengono utilizzati per generare un nuovo gruppo di dati per formare un modello di etichettatura e il modello viene riformato nuovamente in modo automatico per migliorarne l’accuratezza. Questo processo si ripete con ogni campione di dati grezzi da etichettare. Con ogni iterazione, il modello di etichettatura diventa più capace di etichettare automaticamente i dati grezzi e meno dati vengono instradati agli esseri umani.

Uso di Amazon SageMaker Ground Truth

D: Perché dovrei usare Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Prima di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico, hai bisogno di dati. I modelli di successo si basano su dati di addestramento di alta qualità e la raccolta e l'etichettatura dei set di dati di addestramento richiede molto tempo e impegno. Per costruire i set di dati in cui essere formati, gli etichettatori devono valutare un gran numero di immagini o altri tipi di dati, quindi identificare ed etichettare determinati oggetti in ogni tipo di dati. Queste attività di etichettatura sono distribuite tra molti etichettatori, aggiungendo spese generali e costi significativi. Se ci sono etichette errate, il sistema apprende dalle informazioni errate e fa previsioni imprecise.

Amazon SageMaker Ground Truth risolve questo problema semplificando l'esecuzione efficiente dell'etichettatura dei dati utilizzando i dati archiviati in Amazon S3, utilizzando una combinazione di etichettatura automatica dei dati e etichettatura eseguita dall'uomo.

D: Come inizio con Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Amazon SageMaker Ground Truth offre un'esperienza gestita in cui è possibile impostare un intero lavoro di etichettatura dei dati con pochi passaggi Per iniziare con Amazon SageMaker Ground Truth, accedi a AWS Management Console e vai alla console SageMaker. Seleziona etichettatura di lavori in Ground Truth. Qui puoi creare un lavoro di etichettatura. Prima come parte del flusso di creazione del lavoro di etichettatura, fornisci un puntatore al bucket S3 che contiene il set di dati da etichettare. Ground Truth offre modelli per attività di etichettatura comuni in cui è sufficiente fare clic su alcune scelte e fornire istruzioni minime su come ottenere i propri dati etichettati. In alternativa, puoi creare il tuo modello personalizzato. Come ultima fase della creazione di un lavoro di etichettatura, seleziona una delle tre opzioni umane della forza lavoro: (1) una forza lavoro pubblica crowdsourcing, (2) un insieme di fornitori che forniscono servizi di etichettatura dati e (3) usi i lavoratori di tua scelta. Hai anche la possibilità di abilitare l'etichettatura automatica dei dati.

D: In che modo i miei set di dati di addestramento sono gestiti utilizzando Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Amazon SageMaker Ground Truth gestisce i metadati, le etichette associate e una tassonomia delle etichette e dei set di dati. È possibile utilizzare facilmente AWS SDK tramite un taccuino SageMaker, o la console di Ground Truth all'interno della console SageMaker, per richiedere e gestire i set di dati e le etichette. Visita la documentazione di Amazon SageMaker Ground Truth per maggiori informazioni.

D: In che modo Amazon SageMaker Ground Truth aiuta ad aumentare la precisione dei miei set di dati di addestramento?

A: Amazon SageMaker Ground Truth offre le seguenti funzionalità per aiutare i clienti ad aumentare la precisione dell'etichettatura dei dati eseguita dagli esseri umani:

(a) Consolidamento delle annotazioni: contrasta l'errore/bias dei singoli lavoratori inviando ciascun oggetto dati a più lavoratori e quindi consolida le loro risposte (dette "annotazioni") in un'unica etichetta. Quindi prende le loro annotazioni e le confronta usando un algoritmo di consolidamento delle annotazioni. Questo algoritmo prima rileva le annotazioni anomale che vengono ignorate. Esegue quindi un consolidamento ponderato delle annotazioni, assegnando pesi più elevati a annotazioni più affidabili. L'output è una singola etichetta per ogni oggetto.

(b) Best practice dell'interfaccia di annotazione: queste sono le caratteristiche delle interfacce di annotazione che consentono ai lavoratori di svolgere le loro attività in modo più accurato. I lavoratori umani sono inclini a errori e pregiudizi e interfacce ben progettate migliorano la precisione del lavoratore. Una buona pratica è quella di visualizzare brevi istruzioni associate ad esempi di etichette buone e cattive in un pannello laterale fisso. Un'altra best practice è di scurire l'area al di fuori del confine del riquadro quando i lavoratori stanno disegnando il riquadro di delimitazione su un'immagine.

D: In che modo Amazon SageMaker Ground Truth garantisce che i miei dati sono protetti e sicuri?

R: Per impostazione predefinita, Amazon SageMaker Ground Truth crittografa i dati a riposo e in transito. L'accesso ai dati può anche essere controllato tramite AWS Identity e Access Management (IAM). Ground Truth non memorizza o crea copie dei tuoi dati al di fuori del tuo ambiente AWS e i tuoi dati rimangono sotto il tuo controllo. Inoltre, Ground Truth supporta standard di conformità come il GDPR (General Data Protection Regulation) e offre funzionalità complete di registrazione e auditing utilizzando Amazon CloudWatch e Amazon CloudTrail. Visita la documentazione di Amazon SageMaker Ground Truth per maggiori informazioni.  

D: Come posso accedere a una forza lavoro umana utilizzando Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Da SageMaker Ground Truth, puoi scegliere una delle tre opzioni della forza lavoro, ovvero (1) la forza lavoro pubblica crowdsourcing attraverso Amazon Mechanical Turk; (2) Fornitori di terze parti disponibili attraverso AWS Marketplace; e (3) i tuoi dipendenti. Visita la documentazione di Amazon SageMaker Ground Truth per maggiori informazioni.  

Prezzi e disponibilità

D: Quanto costa Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Si prega di consultare la pagina dei prezzi di SageMaker Ground Truth per le informazioni sui prezzi correnti.

D: In quali regioni AWS è disponibile Amazon SageMaker Ground Truth?

A: Amazon SageMaker Ground Truth è disponibile nelle regioni AWS del Nord Virginia, Ohio, Oregon, Irlanda e Tokyo.

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Ulteriori informazioni su Amazon SageMaker Ground Truth Pricing

Inizia con Amazon SageMaker Ground Truth senza impegni anticipati o contratti a lungo termine. Per maggiori dettagli, consulta la pagina dei prezzi pagina dei prezzidi Amazon SageMaker Ground Truth.

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