Amazon SageMaker Ground Truth, makine öğrenimi için eğitim verisi kümelerini oluşturmanıza yardımcı olur. Ground Truth, iş akışı olarak adlandırılan bir süreçte insan bir etiketçiye adım adım rehberlik ederek içeriğinizi (görüntüler, ses, metin, vs.) etiketleyecektir. Üç insan grubu, bu iş akışlarını kullanarak etiketler sağlayabilir: Amazon Mechanical Turk çalışanları, sizin çalışanlarınız veya üçüncü taraf satıcılar. Ground Truth aynı zamanda bu etiketlerden ve etiket nesnelerinden otomatik bir şekilde öğrenebilir.  

Nesneler insan bir etiketçi veya Ground Truth tarafından otomatik olarak etiketlense de her bir etiketlenmiş nesne (bu bir görüntü, ses kaydı, metnin bir bölümü, vs. olabilir) için ödeme yaparsınız. Etiketleri sağlamak için bir satıcı veya Mechanical Turk kullanmanız durumunda her etiketlenmiş nesne başına ek ücret ödersiniz. Etiketleme için kendi çalışanlarınızı kullanırsanız etiketlenmiş nesne başına ek ücret ödemezsiniz. 

Fiyatlandırma ayrıntıları

Etiketlenmiş veri kümesi nesnelerinin sayısına göre ücretlendirilirsiniz. Veri kümesi nesnesi, atomik veri birimi olarak tanımlanır ve görseller, video kareleri, metin belgeleri, ses dosyalarını vb. içerir.

3D nokta bulutları

Amazon Mechanical Turk ile etiketleme için yerleşik iş akışı fiyatlandırması

Bir satıcı kullanıyorsanız etiketleme başına ücret satıcı tarafından belirlenir. AWS Marketplace'te her bir satıcının fiyatlandırma ayrıntılarını görebilirsiniz. Etiketleme için Amazon Mechanical Turk hizmetini kullanırsanız, etiketçi başına her nesne için ücret ödersiniz. Etiket doğruluğunu artırmak için nesne başına birden fazla etiketçi kullanmanızı öneririz. 

Ücretsiz Kullanım

AWS Ücretsiz Kullanım kapsamında Amazon SageMaker Ground Truth’u ücretsiz olarak kullanmaya başlayabilirsiniz. Amazon SageMaker’ın ilk kullanımından itibaren ilk iki ay boyunca her ay ilk 500 nesne ücretsiz olarak etiketlenir (etiketleme satıcısı veya Amazon Mechanical Turk kullanımından kaynaklanan ek maliyetler hariç).

Fiyatlandırma örnekleri

İnsanlar tarafından yapılan etiketleme için kurum içi çalışanlar kullanmak

Bir üretim şirketi, ürünlerinin görüntülerini sınıflandırmak için makine öğrenimi kullanır. Modellerini eğitmek için 40.000 görüntüyü ürün isimleriyle etiketlerler. Çalışanları, görüntü sınıflandırması için yerleşik iş akışını kullanarak tüm 40.000 görüntüyü etiketler.

Şirket kurum içi çalışanlar kullandığı için insanlar tarafından etiketlenen 40.000 görüntü için fiyat görüntü başına 0,08 USD ile aynı orandadır.

Toplam Maliyet = insanlar tarafından 40.000 etiketlenen görüntü x görüntü başına 0,08 USD= 3.200 USD

Özel iş akışı ile insanlar tarafından yapılan etiketleme için Mechanical Turk’ü kullanmak

Bir reklamcılık şirketi, sosyal medya gönderilerinin hem duygusunu hem de içeriğini belirlemek için makine öğrenimi kullanır. Modellerini eğitmek için 85.000 gönderi etiketlemesi gerektiğine karar verirler. Özel bir iş akışı oluşturmaya ve yüklemeye ve gönderi başına 0,036 USD’lik bir ödeme belirlemeye karar verirler. Ayrıca, etiketlerin doğruluğunu artırmak için her bir gönderiyi 3 kez etiketlemeye karar verirler. İnsanlar, SageMaker Ground Truth’u kullanarak 85.000 gönderi etiketliyor.

Şirket, Mechanical Turk’u kullandığı için özel iş akışı, insanlar tarafından etiketlenen her bir gönderi için etiketçiye yapılan 0,036 USD tutarında ek bir ödeme içermekteydi.

Toplam Maliyet = (50.000 x makale başına 0,08 USD) + (35.000 gönderi x gönderi başına 0,04 USD) + (insanlar tarafından etiketlenen 85.000 gönderi x gönderi başına 0,036 USD x nesne başına 3 etiketçi) = 14.580 USD

Yerleşik iş akışı ile insanlar tarafından yapılan etiketleme için Mechanical Turk’ü kullanmak

Bir yayınevi, gazete makalelerini sınıflandırmak amacıyla doğal dil işleme uygulaması oluşturmak için makine öğrenimini kullanır. Modellerini eğitmek için 200.000 makale etiketlerler. Yerleşik metin sınıflandırması iş akışını seçerler ve etiketlerin doğruluğunu artırmak için her bir makalenin 3 kez etiketlenmesine karar verirler. İnsanlar, SageMaker Ground Truth’u kullanarak 40.000 makale etiketler ve 160.000 otomatik olarak etiketlenir.

Şirket Mechanical Turk’u kullandığı için metin sınıflandırması iş akışı, insanlar tarafından etiketlenen her bir makale için etiketçiye yapılan 0,012 USD tutarında ödeme içermekteydi.

Toplam Maliyet = (50.000 x makale başına 0,08 USD ) + (150.000 makale x makale başına 0,04 USD ) + (insanlar tarafından etiketlenen 40.000 makale x makale başına 0,012 USD x nesne başına 3 etiketçi ) + Amazon SageMaker eğitimi ve çıkarım maliyetleri** = 11.440 USD + Amazon SageMaker eğitimi ve çıkarım maliyetleri**

**Bu maliyetler kullanılan veri kümesi türü, etiketleme görevinin türü ve veri kümenizin içerisindeki görüntülerin çözünürlüğünü de içeren birçok faktöre dayanır.

Ek fiyatlandırma kaynakları

AWS Fiyatlandırma Hesaplama Aracı

Aylık AWS maliyetlerinizi kolayca hesaplayın

Ekonomi Kaynak Merkezi

AWS'ye geçişle ilgili ek kaynaklar

Product-Page_Standard-Icons_01_Product-Features_SqInk
Amazon SageMaker Ground Truth belgelerine göz atın

Amazon SageMaker Ground Truth’un size nasıl, en yüksek doğruluk oranı ile yüksek kaliteli eğitim veri kümeleri oluşturmaya yardım ettiği ve etiketleme veri maliyetlerini %70’e kadar azalttığı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Belgeleri okuyun 
Product-Page_Standard-Icons_02_Sign-Up_SqInk
Ücretsiz bir hesap için kaydolun

AWS Ücretsiz Kullanımı için anında erişim elde edin. 

Kaydolun 
Product-Page_Standard-Icons_03_Start-Building_SqInk
Konsolda oluşturmaya başlayın

AWS Management Konsolunda Amazon SageMaker Ground Truth ile oluşturmaya başlayın.

Oturum açın