入門

Amazon SageMaker 提供兩種資料標記產品,即 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 和 Amazon SageMaker Ground Truth。這兩個選項都可讓您識別原始資料 (例如影像、文字檔案和影片),並新增資訊類標籤來為您的機器學習模型建立高品質的訓練資料集。開始使用這些開發人員資源。

Amazon SageMaker Ground Truth Plus 簡介

無須建置標記應用程式或管理標記人力,即可建立高品質訓練資料集。

開發人員指南


依照此逐步指南開始使用 Amazon SageMaker Ground Truth Plus。 

部落格


閱讀此部落格,了解如何在沒有內部資源的情況下建立訓練資料集,並節省成本。 

教學課程


在此影片中,觀看 AWS 專家分享如何輕鬆建立高品質的訓練資料集,而無須建置標記應用程式及自行管理標記人力。

AWS re:Invent 2021 - AWS On Air ft.Amazon SageMaker Ground Truth Plus (20:52)

Amazon SageMaker Ground Truth 簡介

了解如何建置高精確度的訓練資料集。

開發人員指南


依照此逐步指南快速開始使用 Amazon SageMaker Ground Truth。 

教學課程


在 10 分鐘內開始標記訓練資料集。

網路研討會


在這個隨選技術講座中,學習使用 Amazon SageMaker Ground Truth 中的工作流程來標記訓練資料。

部落格


閱讀此部落格,了解如何節省資料標記的經費。

精準而快速地標記資料

使用下列資源,在最短的時間內標記訓練資料集的資料。

影片


在此影片中,觀看 AWS 專家如何標記資料,以及建立高精確度的訓練資料集。

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 以降低的成本建置高精準的訓練資料集 (13:58)

網路研討會


在這個隨選技術講座中,了解資料標記如何協助客戶支援代表更有效地管理協助請求。

部落格


了解如何使用先前的標記工作已訓練的模型,搭配 Amazon SageMaker Ground Truth 快速展開新工作。

實作實驗室


依照 GitHub 上的這些練習,使用 Amazon SageMaker Ground Truth。

影片


了解 National Football League (NFL) 如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 建置訓練資料集,用以追蹤在球場上移動的球員。在此互動式影片中,您將了解如何設定影片標記工作、監視標籤,以及識別有問題的標籤。

National Football League (NFL) 如何大規模建置電腦視覺訓練資料集

自訂工作流程

將自訂資料標記工作流程導入 Amazon SageMaker Ground Truth 中。

部落格


在此部落格中,了解如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 中的自訂工作流程。

部落格


了解如何為自訂工作流程建立預先處理和後處理資料集。

部落格


了解自動化資料標記如何大幅降低資料標記成本。