免費方案

SageMaker Ground Truth 做為 AWS 免費方案的一部分,您可以免費開始使用。首次使用 Amazon SageMaker 的前兩個月,您的前 500 個每月受標籤標籤為免費 (不含使用標籤廠商、Amazon Mechanical Turk 或綜合資料產生的任何額外費用)。

Amazon SageMaker Ground Truth Plus 定價詳細資訊

Amazon SageMaker Ground Truth Plus 可協助您建立高品質的 ML 訓練資料集,而無需自行建置標籤應用程式或管理標籤人力。SageMaker Ground Truth Plus 依標籤定價,可以是邊界框、長方體、鍵值組等。

使用 SageMaker Ground Truth Plus,您會收到根據您的特定使用案例和要求量身定製的自訂報價。若要取得您的定製報價,請填寫專案需求表

Amazon SageMaker Ground Truth 定價詳細資訊

Amazon SageMaker Ground Truth 協助您建置機器學習 (ML) 的訓練資料集。SageMaker Ground Truth 會透過在稱作工作流程的程序中逐步引導標籤人員對您的內容 (影像、音訊、文字等) 貼標籤。有三組人員可使用這些工作流程提供標籤:Amazon Mechanical Turk 工作者、您的員工或第三方廠商。SageMaker Ground Truth 也可從這些標籤中學習,並且自動對物件進行標籤操作。

無論是 SageMaker Ground Truth 自動貼標籤或由標籤人員貼標籤,您都依每個受標籤物件付費 (如影像、錄音或一段文字)。若您使用廠商或 Mechanical Turk 提供標籤,就必須對每個受標籤物件支付額外費用。若您使用員工進行標籤,將不須針對每個受標籤物件支付額外費用。

綜合資料產生

SageMaker Ground Truth 可協助您使用大量綜合產生的標記資料,建立高品質的 ML 訓練資料集。綜合資料按標籤定價。

若要產生綜合資料,您可以根據您的特定使用案例和要求,請求量身定製的報價。若要取得您的定製報價,請填寫專案 需求表

物件定價詳細資訊

依據審查的資料集物件數向您收費。資料集物件定義為跨所有模態的資料原子單元。

審查的物件 (影像、影片畫面、文字文件、音訊檔案等)

三維點雲

人力定價詳情

使用 Amazon Mechanical Turk 的內建工作流程

若您使用 Amazon Mechanical Turk 進行標籤,將依據每個標審查執行個體的每個物件向您收費。我們建議您每個物件使用多個標籤人員來提升標籤準確性。

廠商

若使用廠商,則每個標籤的成本由廠商設定。您可在 AWS Marketplace 中查看各個廠商的定價明細。 

Amazon SageMaker Ground Truth 定價範例

使用內部員工進行人工標記

一家製造公司使用機器學習 (ML) 來為產品影像分類。為了訓練其工作模型,他們以產品名稱對 40,000 張影像貼標籤。該公司員工使用影像分類內建流程,對全部 40,000 張影像進行標籤。

因為該公司採用了內部員工,因此 40,000 張人工標籤的影像價格同樣是每張影像 0.08 USD。

總費用 = 40,000 張人工標籤影像 x 每張影像 0.08 USD = 3,200 USD

以自訂流程使用 Mechanical Turk 進行人工標記

一家廣告公司使用機器學習 (ML) 來確認社群媒體貼文的人氣和內容。為了訓練其工作模型,他們決定需要對 85,000 篇貼文貼標籤。他們決定建置與上傳自訂工作流程,並且將支付費用設定在每貼文 0.036 USD。他們也決定每篇貼文貼三次標籤,以提升標籤的準確性。使用 SageMaker Ground Truth 對 85,000 篇貼文人工貼標籤。

由於該公司使用 Mechanical Turk,因此成本包含額外付給標籤人員的每張人工貼標籤貼文費用 0.036 USD。

總費用 = (50,000 x 每篇文章 0.08 USD) + (35,000 篇貼文 x 每篇貼文 0.04 USD) + (85,000 篇人工標籤貼文 x 每篇貼文 0.036 USD x 每個物件 3 名標籤人員) = 14,580 USD

以內建工作流程使用 Mechanical Turk 進行人工標記

一家出版公司使用機器學習 (ML) 來建置自然語言處理應用程式,以分類報紙文章。為訓練工作模型,他們為 200,000 篇文章加上標籤。他們選擇使用內建的文字分類工作流程,並決定對每篇文章貼三次標籤,以提升標籤的準確度。使用 SageMaker Ground Truth 為 40,000 篇文章加上標籤,並讓系統為 160,000 篇文章自動加上標籤。

由於該公司使用 Mechanical Turk,因此文字分類工作流程包含額外付給標籤人員的每張人工標籤文章費用 0.012 USD。

總費用 = (50,000 x 每篇文章 0.08 USD) + (150,000 篇文章 x 每篇文章 0.04 USD) + (40,000 個人工標籤文章 x 每篇文章 0.012 USD x 每個物件 3 個標籤人員) + Amazon SageMaker 訓練和推論費用** = 11,440 USD + Amazon SageMaker 訓練和推論費用**

**這些費用取決於多種因素,包括所使用的資料集類型、標籤任務的類型,以及資料集的影像解析度。

其他定價資源

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