投稿日: Apr 24, 2019
Amazon SageMaker Ground Truth では、パブリックおよびプライベートのラベル作成者に簡単にアクセスが可能で、一般的なラベル付けタスク用の組み込みワークフローとインタフェースを提供し、Machine Learning のためのデータのラベリングにスピードとコスト面で大きな利点を提供します。SageMaker Ground Truth は新たにシンプルなラベル付けワークフロー、その他のラベル付けベンダーへのサポート、6 つ目の AWS リージョンへの拡張を提供し、大変正確なトレーニングデータセットの構築がより容易になりました。Machine Learning モデル構築の成功は、大量の高品質なトレーニングデータにかかっています。
ワークフロー内では、複数のラベル付けジョブをクリックひとつでつなげることができるようになりました。ラベル付けジョブを連結すると、前のジョブ、または前の Machine Learning モデルからの出力を、その次のジョブの入力として使用できるようになります。その結果、より正確なトレーニングデータベースを作成できます。例えば、ラベル付けジョブが人間を画像として特定した場合、次のジョブでは人間の周囲に境界ボックスを描いてラベル付けの精度を向上できます。
Amazon SageMaker Ground Truth 内で作成されたカスタムワークフローはまた、前のラベル付けジョブからの出力またはその他の関連コンテンツをカスタムラベル付けワークフローに注入できるようになりました。そのため、ラベル作成者にさらにコンテキストを与えて、ラベル付けジョブがより早く、より正確にできるようにできます。例えば、気候区分タスクでの各画像に対して外気温を表示して、ラベル作成者が画像を分類しやすくできます。
すべてのワークフローに対して、コンソールでラベル付けジョブの進捗をほぼリアルタイムでトラッキングできるようになりました。また、ラベル付けジョブの各バッチは最大 10 日間実行できます。
よりシンプルになったワークフローに加えて、AWS Marketplace でさらに 2 つのラベル付けベンダー、Vivetic、SmartOne へのサポートを発表し、これで承認ベンダーは合計 4 つとなりました。これらの新しいベンダーを加えたことで、データラベル付けはフランス語、ドイツ語、スペイン語でできるようになりました。
最後に、Amazon SageMaker Ground Truth はアジアパシフィック (シドニー) AWS リージョンでも利用可能となり、南北アメリカ、欧州、アジアで計 6 つの AWS リージョンがサポートされるようになりました。
詳細については、Amazon SageMaker Ground Truth のドキュメントを参照してください。また、ブログ記事でも詳細をご覧いただけます。