Amazon SageMaker Ground Truth 協助您建立機器學習的培訓資料集。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) 進行標籤操作。有三組人員可使用這些工作流程提供標籤:Amazon Mechanical Turk 工作人員、您的員工或第三方廠商。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 Ground Truth 自動標籤或由標籤人員提供標籤,您都是針對每個受標籤物件付費 (這些物件可能是影像、錄音、一段文字等)。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。 

定價詳情

受標籤物件數:依據受標籤的物件數量來向您收費。

受標籤物件數 每個受標籤物件數的價格

少於 50,000 個物件

0.08 USD

50,000 至 1,000,000 個物件 0.04 USD
超於 1,000,000 個物件 0.02 USD

廠商和 Amazon Mechanical Turk 收費:若您採用廠商,則每個標籤的費用依廠商設定。您可在 AWS Marketplace 中查看各個廠商的定價明細。若您使用 Amazon Mechanical Turk 進行標籤,將依據每個標籤人員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。

以 Amazon Mechanical Turk 進行標籤的內建工作流程定價

工作流程 每個標籤人員的價格

影像分類

0.012 USD

文字分類
0.012 USD
週框方塊
0.036 USD
語意區隔 0.840 USD
免費方案

Amazon 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 (不含使用標籤廠商或 Amazon Mechanical Turk 產生的額外費用)

定價範例

使用內部員工進行人工標籤

一家製造公司使用機器學習來為產品影像分類。為了訓練其工作模型,他們以產品名稱對 40,000 張影像進行標籤。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

以內建流程使用 Mechanical Turk 進行人工標籤

一家出版公司使用機器學習來建立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,並決定給予每篇文章 3 個標籤,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。

由於該公司使用了 Mechanical Turk,因此文字分類工作流程包含了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 篇人工標籤文章 x 每篇文章 0.012 USD x 每個物件 3 名標籤人員) = 11,440 USD

以自訂流程使用 Mechanical Turk 進行人工標籤

一家廣告公司使用機器學習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 篇貼文進行標籤。他們決定建立與上傳自訂工作流程,並且將支付費用設定在 0.36 USD。他們也決定每篇貼文進行 3 次標籤,以提升標籤的準確性使用 SageMaker Ground Truth 進行 21,250 篇貼文的人工標籤,並且有 63,750 篇貼文進行自動標籤。

由於該公司使用了 Mechanical Turk,因此自訂工作流程包含了額外付給標籤人員的每張人工標籤貼文費用 0.36 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) + (21,250 篇人工標籤貼文 x 每篇貼文 0.012 USD x 每個物件 3 名標籤人員) = 6,165 USD

其他定價資源

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