게시된 날짜: Apr 24, 2019
Amazon SageMaker Ground Truth는 공공 및 사설 라벨링 작업자가 간편하게 액세스 할 수 있게 하며, 공통 라벨링 작업을 위해 기본 워크플로와 인터페이스를 마련함으로써 기계 학습을 위한 데이터 라벨링에 상당한 속도와 비용 이점을 제공합니다. SageMaker Ground Truth는 라벨링 작업 과정을 간소화하고 추가 라벨링 공급 업체를 지원하며, 여섯 번째 AWS 리전으로 확장되어 매우 정확한 교육 데이터 세트를 더욱 구축할 수 있습니다. 성공적인 기계 학습 모델은 품질이 뛰어나고 방대한 교육 데이터를 기반으로 구축됩니다.
워크플로 내에서 이제 한 번의 클릭으로 라벨링 작업을 함께 연결할 수 있습니다. 라벨링 작업을 연결하면 이전 작업 또는 기계 학습 모델의 출력을 후속 작업의 입력으로 사용할 수 있습니다. 결과적으로 보다 정확한 교육 데이터세트를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 라벨링 작업이 이미지에서 인간을 식별한 경우, 후속 작업은 사람의 주위에 경계 상자를 그려 라벨링을 보다 정확하게 만들 수 있습니다.
또한 Amazon SageMaker Ground Truth에서 생성된 사용자 정의 워크플로는 이전 라벨링 작업 또는 기타 관련 콘컨텐츠의 출력을 사용자 정의 라벨링 워크플로에 투입할 수 있습니다. 결과적으로 라벨링 작업자에게 추가 컨텍스트를 제공하여 작업을 보다 신속하고 정확하게 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 날씨 분류 작업에서 각 이미지의 외부 온도를 표시하여 이미지를 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이제 모든 워크플로에서 거의 실시간으로 콘솔에서 라벨링 작업의 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 또한 라벨링 작업의 모든 배치를 최대 10일까지 실행할 수 있습니다.
간소화된 워크플로와 더불어 AWS Marketplace인 Vivetic 및 SmartOne에 2개의 추가 라벨링 공급 업체에 대한 지원을 발표하여 승인된 공급 업체를 4개로 늘렸습니다. 이 추가 공급 업체를 통해 이제 프랑스어, 독일어 및 스페인어로 데이터 라벨링이 지원됩니다.
마지막으로 Amazon SageMaker Ground Truth는 아시아 태평양(시드니) AWS 리전에서 사용 가능하며 아메리카, 유럽 및 아시아에서 지원되는 AWS 리전은 총 6개입니다.
자세한 내용은 Amazon SageMaker Ground Truth 설명서에서 확인할 수 있으며 블로그 게시물에서도 자세히 알아볼 수 있습니다.