일반

Q: Amazon SageMaker Ground Truth란 무엇입니까?

A: Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습 시스템 교육에 필요한 데이터 세트를 효율적이고 정확하게 라벨링할 수 있도록 해 줍니다. SageMaker Ground Truth는 라벨링 작업자가 수동으로 완료한 라벨을 기반으로 데이터 세트의 부분에 자동으로 라벨링할 수 있습니다. 50만 명 이상의 Amazon Mechanical Turk 크라우드 소싱 작업 인력, 자체 직원 또는 Amazon에서 사전 검사를 마쳐 AWS Marketplace에 등록된 타사 공급업체 중 하나를 이용할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth는 혁신적인 알고리즘과 UX(사용자 환경) 기법을 활용하여 인력을 활용한 라벨링의 정확도를 개선합니다. 시간이 흐르면서 인력을 통해 생성된 라벨로부터의 지속적인 학습을 통해 모델이 더욱 개선되고 자동 라벨링이 증가합니다.

Q: 자동 데이터 라벨링이란 무엇입니까?

A:  자동 데이터 라벨링은 기계 학습을 사용한 데이터의 라벨링입니다. Amazon SageMaker Ground Truth는 먼저 무작위 데이터 샘플을 선택한 다음 라벨링 작업자에게 보냅니다. 이후 결과를 사용하여 라벨링 모델을 교육하고 새로운 원시 데이터 샘플의 라벨링을 자동으로 시도합니다. 모델이 임계값 또는 그 이상의 신뢰도 점수로 데이터를 라벨링할 수 있을 때 라벨이 커밋됩니다. 신뢰도 점수가 해당 임계값보다 낮은 경우 데이터는 라벨링 작업자에게 전송됩니다. 작업자가 라벨링한 데이터 일부는 라벨링 모델을 위해 새 교육 데이터 세트를 생성하는 데 사용되고, 모델은 자동으로 재교육되어 정확도를 개선합니다. 각각의 원시 데이터 샘플이 라벨링될 때마다 이 프로세스가 반복됩니다. 라벨링 모델은 반복을 통해 자동으로 원시 데이터를 라벨링하는 성능이 개선되고, 작업자에게 전달되는 데이터의 수는 감소합니다.

Amazon SageMaker Ground Truth 사용

Q: Amazon SageMaker Ground Truth를 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

A: 기계 학습 모델의 빌드, 교육 및 배포 전에 데이터가 필요합니다. 성공적인 모델은 고품질의 교육 데이터를 기반으로 구축되며, 교육 데이터 세트의 수집 및 라벨링에는 많은 시간과 노력이 수반됩니다. 교육 데이터 세트를 빌드하려면 라벨링 작업자가 대량의 이미지 또는 기타 데이터 유형을 평가한 다음 각 데이터 유형에 있는 특정 객체를 식별 및 라벨링해야 합니다. 이러한 라벨링 작업은 여러 명의 라벨링 작업자에게 분산되고, 그에 따라 오버헤드와 비용이 크게 증가합니다. 잘못된 라벨이 존재하는 경우 시스템은 잘못된 정보로부터 학습하여 정확하지 않은 예측을 하게 됩니다.

Amazon SageMaker Ground Truth는 자동 데이터 라벨링과 라벨링 작업자가 수행하는 라벨링의 조합을 사용하여 Amazon S3에 저장된 데이터를 사용한 정확도가 높은 데이터 라벨링을 효율적으로 수행할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.

Q: Amazon SageMaker Ground Truth를 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

A: Amazon SageMaker Ground Truth는 몇 단계만 거치면 전체 데이터 라벨링 작업을 설정할 수 있는 관리형 환경을 제공합니다. Amazon SageMaker Ground Truth를 시작하려면 AWS Management Console에 로그인하고 SageMaker 콘솔로 이동합니다. Ground Truth에 있는 라벨링 작업을 선택합니다. 여기에서 라벨링 작업을 생성할 수 있습니다. 라벨링 작업 생성 흐름의 첫 단계로 라벨링할 데이터 세트가 포함된 S3 버킷에 포인터를 제공합니다. Ground Truth에서는 일반 라벨링 작업에 대한 템플릿을 제공합니다. 따라서 클릭 몇 번으로 데이터 라벨링 방법에 대한 최소한의 지침만 제공하면 됩니다. 또는 자체 사용자 지정 템플릿을 생성할 수 있습니다. 라벨링 작업 생성의 마지막 단계로 세 가지 인력 옵션 중 하나를 선택합니다. 퍼블릭 크라우드 소싱 인력, 큐레이트된 데이터 라벨링 서비스 공급업체, 자체 작업자 중에서 선택합니다. 또한 자동 데이터 라벨링을 활성화하는 옵션도 있습니다.

Q:  교육 데이터 세트는 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 어떻게 관리됩니까?

A: Amazon SageMaker Ground Truth는 메타데이터, 연결된 라벨, 라벨과 데이터 세트의 분류 체계를 관리합니다. SageMaker 노트북 또는 SageMaker 콘솔 내에 있는 Ground Truth 콘솔을 통해 AWS SDK를 손쉽게 사용하여 데이터 세트 및 라벨링을 쿼리 및 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Ground Truth 설명서를 참조하십시오.

Q:  Amazon SageMaker Ground Truth는 교육 데이터 세트의 정확도 증가에 어떻게 도움이 됩니까?

A: Amazon SageMaker Ground Truth는 작업자가 수행하는 데이터 라벨링의 정확도를 높이는 데 도움이 되도록 다음 기능을 제공합니다.

(a) 주석 통합: 각 데이터 객체를 여러 작업자에게 전송한 다음 작업자의 응답(“주석”이라 함)을 하나의 라벨에 통합함으로써 개별 작업자의 오류/편향에 대응합니다. 그런 다음 주석을 가져오고 주석 통합 알고리즘을 사용하여 이를 비교합니다. 이 알고리즘은 우선 무시된 이상 주석을 탐지합니다. 그리고 주석의 가중치 통합을 수행하여 더욱 신뢰할 수 있는 주석에 더 높은 가중치를 할당합니다. 출력은 각 객체에 대한 하나의 라벨입니다.

(b) 주석 인터페이스 모범 사례: 작업자가 작업을 더욱 정확하게 수행할 수 있도록 하는 주석 인터페이스의 기능입니다. 인간 작업자는 오류 및 편향에 취약하므로 잘 설계된 인터페이스는 작업자 정확도를 높입니다. 한 가지 모범 사례는 고정된 측면 패널에 라벨의 좋은 예 및 나쁜 예와 함께 간략한 지침을 표시하는 것입니다. 또 다른 모범 사례는 작업자가 이미지에 경계 상자를 그릴 때 경계 상자 외부 영역을 어둡게 하는 것입니다.

Q:  Amazon SageMaker Ground Truth는 데이터의 보호 및 보안을 어떻게 보장합니까?

A: 기본적으로 Amazon SageMaker Ground Truth는 저장 및 전송 데이터를 암호화합니다. 추가로 AWS IAM(Identity and Access Management) 서비스를 사용하여 데이터에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. Ground Truth는 AWS 환경 외부에 데이터를 저장 또는 복사하지 않으므로 데이터에 대한 제어가 유지됩니다. 또한 Ground Truth는 GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 규정 준수 표준을 지원하고, Amazon CloudWatch 및 Amazon CloudTrail을 사용한 포괄적 로깅 및 감사 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Ground Truth 설명서를 참조하십시오.  

Q:   Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 어떻게 인력에 접근합니까?

A:  SageMaker Ground Truth에서 다음 세 가지 인력 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. (1) Amazon Mechanical Turk를 통한 퍼블릭 크라우드 소싱 인력, (2) AWS Marketplace를 통해 제공되는 타사 공급업체, (3) 자체 직원입니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Ground Truth 설명서를 참조하십시오.  

요금 및 가용성

Q: Amazon SageMaker Ground Truth의 비용은 어떻게 됩니까?

A: 최신 요금 정보는 SageMaker Ground Truth 요금 페이지를 참조하십시오.

Q: Amazon SageMaker Ground Truth는 어느 AWS 리전에서 사용할 수 있습니까?

A: Amazon SageMaker Ground Truth는 현재 버지니아 북부, 오하이오, 오레곤, 아일랜드 및 도쿄 AWS 리전에서 사용 가능합니다.

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Amazon SageMaker Ground Truth 요금에 대해 자세히 알아보기

선결제 약정 또는 장기 계약 없이 Amazon SageMaker Ground Truth를 시작합니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Ground Truth 요금 페이지를 참조하십시오.

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