Amazon SageMaker Ground Truth

ML 수명 주기 전반에 걸쳐 인적 피드백을 적용하여 고품질 모델을 만들거나 평가합니다.

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?

Amazon SageMaker Ground Truth는 가장 다양한 HITL(Human-in-the-Loop) 기능을 제공하므로, ML 수명 주기 전반에 걸쳐 인적 피드백의 이점을 활용하여 모델의 정확성과 연관성을 개선할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth를 사용하면 셀프 서비스 또는 AWS 관리형 오퍼링을 통해 데이터 생성 및 주석부터 모델 검토, 사용자 지정 및 평가에 이르기까지 다양한 HITL(Human-in-the-Loop) 작업을 완료할 수 있습니다.

작동 방식

SageMaker Ground Truth의 이점

사람이 생성한 데이터를 가져와 특정 작업에 대해 또는 회사 및 산업별 데이터로 모델을 맞춤화합니다.
인적 평가를 통해 사용 사례에 가장 적합한 파운데이션 모델(FM)을 비교하고 선택합니다.
전문 온디맨드 인력과 함께 고품질 훈련 데이터 세트를 생성하여 모델 정확도를 개선합니다.
데이터 생성 및 주석부터 모델 검토, 사용자 지정 및 평가에 이르기까지 HITL(Human-in-the-Loop) 작업을 가속화하고 자동화하는 동시에 비용을 절감합니다.

사용 사례

주요 사용 사례로 빠르게 시작하기

텍스트 요약, Q&A 쌍, 인용, 캡션 등 사람이 생성한 데이터를 사용하여 AI 기반 애플리케이션의 FM을 훈련합니다.

예시 및 데모 데이터에 대해 자세히 알아보기

인적 피드백을 사용하여 모델 응답의 순위를 매기거나 분류하고(예: 최상부터 최악까지) 이 데이터를 사용하여 FM을 훈련합니다.

순위 데이터에 대해 자세히 알아보기

사람이 직접 모델 출력을 손쉽게 검토, 비교 및 평가하여 취약성을 발견하고 편향을 줄이며 유해성을 없앨 수 있도록 지원합니다.

텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 포인트 클라우드를 레이블링하여 다양한 사용 사례에 맞게 ML 모델을 훈련합니다.

데이터 레이블링에 대해 자세히 알아보기