Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습을 위한 교육 데이터 세트 개발을 지원합니다. Ground Truth는 워크플로라고 부르는 프로세스에서 레이블 지정 담당자에게 단계별 안내를 제공하여 컨텐츠(예: 이미지, 오디오, 텍스트 등)에 레이블을 지정합니다. Amazon Mechanical Turk 근무자, 귀사 직원 또는 제3자 벤더의 세 그룹의 인력이 이러한 워크플로를 사용하여 레이블을 지정할 수 있습니다. 또한, Ground Truth는 이러한 레이블 및 레이블 개체로부터 자동으로 학습할 수 있습니다.  

Ground Truth 또는 레이블 지정 담당자를 통해 자동으로 레이블이 지정되었는지의 여부에 따라 각 레이블 개체(예: 이미지, 오디오 녹음, 텍스트 섹션 등)에 대한 비용을 지불하게 됩니다. 벤더 또는 Mechanical Turk를 활용하여 레이블을 지정하는 경우 레이블 개체당 추가 비용이 발생합니다. 귀사 직원이 레이블을 지정하는 경우 레이블 개체당 추가 비용이 발생하지 않습니다. 

요금 내역

레이블 지정 개체 수: 레이블이 지정된 개치의 수에 대한 비용이 청구됩니다.

레이블 지정 개체 수 레이블 지정 개체당 요금

개체 50,000개 미만

0.08 USD

개체 50,000~1,000,000개 0.04 USD
개체 1,000,000개 초과 0.02 USD

벤더 및 Amazon Mechanical Turk 요금: 벤더를 활용하는 경우 레이블당 비용은 벤더가 정합니다. 각 벤더의 요금 세부 내역은 AWS Marketplace에서 확인할 수 있습니다. Amazon Mechanical Turk을 활용하여 레이블을 지정한 경우 레이블러당 개체마다 비용이 청구됩니다. 개체마다 여러 레이블러를 사용하여 레이블 정확성을 높이는 것이 좋습니다.

Amazon Mechanical Turk을 활용한 레이블링 관련 내장 워크플로 요금

워크플로 레이블러당 제안되는 요금

이미지 분류

0.012 USD

텍스트 분류
0.012 USD
경계 상자
0.036 USD
의미 체계 세분화 0.840 USD
프리 티어

AWS 프리 티어를 사용하는 고객은 Amazon SageMaker Ground Truth를 무료로 시작할 수 있습니다. Amazon SageMaker 최초 사용 후 첫 2개월 동안에는 매월 500개까지 개체 레이블 지정이 무료로 제공됩니다(레이블링 벤더 또는 Amazon Mechanical Turk 활용으로 발생하는 추가 비용 제외).

요금 예

수작업 레이블링을 위해 내부 인력 활용

제조 기업은 기계 학습을 활용하여 제품 이미지를 분류합니다. 모델을 학습시키기 위해 40,000개의 이미지에 제품 이름으로 레이블을 지정합니다. 이미지 분류를 위한 내장 워크플로를 사용하여 이 회사의 인력이 모든 40,000개의 이미지에 레이블을 지정합니다.

이 회사는 내부 인력을 활용했으므로 40,000개 수작업 레이블 지정 이미지에 대한 요금은 이미지당 0.08 USD로 동일합니다.

총 요금 = 40,000 수작업 레이블 지정 이미지 x 이미지당 0.08 USD = 3,200 USD

Mechanical Turk를 활용하여 내장 워크플로를 통해 수작업 레이블 지정

한 출판회사는 기계 학습을 활용하여 자연어 처리 애플리케이션을 개발해 신문 기사를 분류합니다. 모델을 학습시키기 위해 200,000개의 기사가 레이블링되었습니다. 이 회사는 내장 텍스트 분류 워크플로를 선정하고 각 기사를 3회 레이블링하여 레이블 정확성을 향상하기로 결정했습니다. SageMaker Ground Truth를 활용하여 40,000개의 기사가 수작업으로 그리고 160,000개의 기사가 자동으로 레이블링되었습니다.

이 회사는 Mechanical Turk를 활용했으므로 텍스트 분류 워크플로에는 레이블러 비용으로 각 수작업 레이블링 기사당 0.012 USD의 추가 비용이 포함됩니다.

총 비용 = (50,000 x 기사당 0.08 USD) + (150,000개 기사 x 기사당 0.04 USD) + (40,000 수작업 레이블링 기사 x 기사당 0.012 USD x 개체 당 레이블러 3개) = 11,440 USD

Mechanical Turk를 활용하여 사용자 지정 워크플로를 통해 수작업 레이블 지정

한 광고회사는 기계 학습을 활용하여 소셜 미디어 게시글의 감정 및 내용 모두를 판단합니다. 모델을 학습시키기 위해 이 회사는 85,000개의 게시글을 레이블링하기로 결정했습니다. 회사는 사용자 지정 워크플로를 개발하여 업로드한 후 0.36 USD를 지불하기로 정했습니다. 또한, 각 게시글을 3회 레이블링하여 레이블의 정확성을 향상하기로 결정했습니다. SageMaker Ground Truth를 활용하여 21,250개의 게시글이 수작업으로 그리고 63,750개의 게시들이 자동으로 레이블링되었습니다.

이 회사는 Mechanical Turk를 활용했으므로 사용자 지정 워크플로에는 레이블러 비용으로 각 수작업 레이블링 게시글당 0.36 USD의 추가 비용이 포함됩니다.

총 비용 = (50,000 x 기사당 0.08 USD) + (35,000개 게시글 x 게시글당 0.04 USD) + (21,250개 수작업 레이블링 게시글 x 게시글당 0.012 USD x 개체 당 레이블러 3개) = 6,165 USD

추가 요금 리소스

TCO 계산기

총 소유 비용(TCO) 계산

월 사용량 계산기

AWS의 월별 비용을 손쉽게 계산

경제성 리소스 센터

AWS로의 전환을 위한 추가 리소스

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Amazon SageMaker Ground Truth 기능 살펴보기

Amazon SageMaker Ground Truth가 최고의 정확성을 갖는 고품질 학습 데이터 세트 구축을 지원하고 데이터 레이블링 비용을 최대 70%까지 절감할 수 있는 방법을 문서에서 알아 보십시오.

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