Amazon SageMaker Ground Truth 개발자 리소스
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Amazon SageMaker는 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 및 Amazon SageMaker Ground Truth라는 두 가지 데이터 레이블링 제품을 제공합니다. 두 옵션 모두 이미지, 텍스트 파일, 비디오 등 원시 데이터를 식별하고 정보가 담긴 레이블을 추가하여 기계 학습 모델을 위한 고품질 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 이 개발자 리소스로 시작하세요.
Amazon SageMaker Ground Truth Plus 소개
레이블링 애플리케이션을 구축하거나 레이블링 인력을 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터 세트를 생성합니다.
블로그
이 블로그를 읽고 사내 리소스 없이 훈련 데이터 세트를 만들고 비용을 절감하는 방법을 알아보세요.
자습서
이 동영상에서는 AWS 전문가들이 어떻게 하면 레이블링 애플리케이션을 구축하거나 자체 레이블링 인력을 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터 세트를 쉽게 생성할 수 있는지 공유합니다.
Amazon SageMaker Ground Truth 소개
고도로 정확한 훈련 데이터 세트 구축 방법을 알아보세요.
웨비나
이 온디맨드 테크 톡에서는 Amazon SageMaker Ground Truth의 워크플로를 사용하여 훈련 데이터를 레이블링하는 방법을 알아봅니다.
블로그
이 블로그를 읽고 데이터 레이블링 비용을 절감하는 방법을 알아보세요.
정확하고 신속한 데이터 레이블링
이러한 리소스를 사용하여 최단 시간 내에 훈련 데이터 세트의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.
동영상
이 동영상에서는 AWS 전문가가 데이터에 레이블링하고 매우 정확한 훈련 데이터 세트를 생성하는 방법을 다룹니다.
웨비나
이 온디맨드 테크 토크에서는 데이터 레이블링이 고객 지원 담당자가 지원 요청을 보다 효율적으로 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.
블로그
Amazon SageMaker Ground Truth에서 이전 레이블링 작업에서 훈련된 모델을 사용하여 새 작업을 바로 시작하는 방법을 알아보세요.
동영상
NFL(National Football League)에서 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 훈련 데이터 세트를 구축하여 경기장에서 이동하는 선수를 추적하는 방법을 알아보세요. 이 대화형 동영상에서는 비디오 레이블링 작업을 설정하고, 레이블을 모니터링하고, 문제가 있는 레이블을 식별하는 방법을 배우게 됩니다.
사용자 지정 워크플로
Amazon SageMaker Ground Truth에서 사용자 지정 데이터 레이블링 워크플로를 사용하세요.
블로그
사용자 지정 워크플로를 위한 전처리 및 후처리 데이터 세트를 만드는 방법을 알아봅니다.
블로그
자동화된 데이터 레이블링을 통해 데이터 레이블링 비용을 크게 줄이는 방법을 알아보세요.