輕鬆整合

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 與 Amazon Textract 整合以進行文件處理,並與 Amazon Rekognition 整合以進行內容審核,因此,您只需在 Amazon A2I 主控台中點按幾下或使用幾個 API 參數,即可實現針對這些使用案例的人工審查工作流程。此外,Amazon A2I API 還允許您將工作流程整合至使用 Amazon SageMaker 或其他機器學習工具建立的自訂模型中。 如需詳細資訊,請參閱 Amazon A2I 開發人員指南

靈活地與組織內外部審查者協作

Amazon A2I 支援針對人工審查者的多種選擇。您可以使用自己專屬的審查者團隊進行內部審查任務,尤其是處理組織不能外流的敏感資料。若您想要擴展至大量的審查者,而且您的資料不含機密或個人資料,則可以利用 Amazon Mechanical Turk,隨需全年無休地任用全球超過 50 萬位的獨立承包商。Mechanical Turk 是群眾外包媒合平台,可以為您的審查工作找到分散在世界各地而可以實際執行這些工作的人力。或者,您可以通過 AWS Marketplace 使用第三方人力資源供應商。這些廠商都經過 AWS 遴選,可提供高品質的審查並可遵循安全流程。AWS Marketplace 提供所有相關詳細資料 (包括定價和客戶評價資料),以協助您選擇最符合您需求的廠商。

簡易的審查操作說明

藉助 Amazon A2I,您可以向人工審查者提供說明性指導,以協助確保一致性。這些詳細的操作說明會提供給審查介面內的審查人員。您隨時可以更新這些操作說明,從而針對審查者經常犯錯誤的任務,輕鬆地補充更多細節,或是根據需求的改變而調整內容都很簡單。操作說明範例如下所示。

Sample instruction
Sample instruction

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簡化人工審查程序的工作流程

Amazon A2I 提供了內建工作流程,可將預測路由傳送至審查者,並讓審查者逐步執行其任務。觸發工作流程將預測路由傳送至審查者的條件,既可以是信賴度閾值,也可以是隨機取樣百分比。若指定信賴度閾值,則工作流程僅路由傳送那些低於人工審查閾值的預測。您可以隨時調整這些閾值,以在準確性和成本效益之間達到適當的平衡。或者,若您指定取樣百分比,則工作流程會路由傳送預測的隨機範本進行人工審查。這可協助您實作模型稽核,以定期監控模型的準確性。工作流程還為審查者提供一個 Web 界面,其中包含完成任務所需的一切說明和工具。Amazon A2I 提供用於文字擷取和影像審核使用案例的內建工作流程。

此外,您還可以透過以下方式來建立自訂工作流程︰提供您編寫的 AWS Lambda 函數,來告訴 Amazon A2I 何時觸發人工審查;以及從 60 多種可用 HTML 範本中選用其中一個,或從頭開始建立 Web 界面。 如需有關工作流程的詳細資訊,請參閱 Amazon A2I 開發人員指南

內容審核

下圖顯示了進行內容審核的審查者界面,其中包含可識別影像上可能不安全或不適當內容的範例任務。該界面可讓您指定清晰的說明,以協助審查者完成其任務。

Rekogniton sample task
Rekogniton sample task

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表單擷取 

下圖顯示了進行表單擷取的審查者界面,可讓您從文件影像或線上表單中擷取金鑰值組。該界面可讓您指定清晰的說明,以協助審查者完成其任務。

Textract sample task
Textract sample task

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影像分類

下圖顯示了一個自訂界面,要求審查者透過該界面識別圖片中正在播放的運動會。該界面可讓您指定清晰的說明,以協助審查者完成其任務。

Image classification sample task
Image classification sample task

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透過多次審查改善結果

您可以在審查中使用多個工作程式,以提高結果的信賴度。在定義 Amazon A2I 工作流程時,您可以指定每項審查的工作程式數目,Amazon A2I 則會將每項審查路由傳送至同樣多位的審查者。

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