Amazon Web Services ブログ

the labeling and ML journey using Ground Truth and MLflow

Amazon SageMaker Ground Truth と Databricks MLflow を用いた MLOps 感情分析パイプラインの構築

より深いインサイトを得るために機械学習（ML）を導入する企業が増える中、ラベリングとライフサイクル管理という2つの重要な課題に直面しています。ラベリングとは、データを確認し、ML モデルがそこから学習できるようにラベルを追加して、データのコンテキストを提供することです。ラベルとは、音声ファイルの文字起こし、写真内の車の位置、または MRI 画像内の臓器の箇所などが該当します。データのラベリングは、ML モデルがデータに対してうまく動作するようにするために必要です。ライフサイクル管理は、ML 実験のセットアップと、結果を得るために使用したデータセット、ライブラリ、バージョン、モデルを文書化するプロセスなどに関係するものです。あるチームは、1つのアプローチに落ち着くまでに何百もの実験を行うかもしれません。その実験の要素を記録しておかないと、過去のアプローチに立ち戻って再現するのは難しいでしょう。

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