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Verwendung von Amazon Erweiterte KI für Human Review
Wenn Sie KI-Anwendungen wie Amazon Rekognition, Amazon Textract oder Ihre benutzerdefinierten Machine Learning (ML)-Modelle verwenden, können Sie mit Amazon Erweiterte KI die menschliche Überprüfung mit niedrigem Konfidenzwert oder eine zufällige Stichprobe von Vorhersagen abrufen.
Was ist Amazon Erweiterte KI?
Amazon Erweiterte KI (Amazon A2I) ist ein Service, der allen Entwicklern die menschliche Überprüfung von ML-Prognosen ermöglicht, indem er die aufwändige Arbeit abnimmt, die mit dem Aufbau menschlicher Überprüfungssysteme oder der Verwaltung einer großen Anzahl von menschlichen Prüfern verbunden ist.
Bei vielen ML-Anwendungen müssen die Ergebnisse von Vorhersagen mit niedrigem Konfidenzwert von Menschen auf Richtigkeit überprüft werden. Zum Beispiel kann eine menschliche Überprüfung bei Anträgen auf Hypotheken nötig sein, wenn schlechte Scans oder eine nur schwer leserliche Handschrift das Extrahieren von Informationen erschweren. Systeme für die menschliche Prüfung aufzubauen kann jedoch sehr aufwendig und kostspielig sein, da komplexe Prozesse oder Workflows zu implementieren, eigene Software zur Verwaltung von Prüfungen und Ergebnissen zu entwickeln und oftmals große Gruppen an Prüfern zu verwalten sind.
Amazon A2I optimiert die Erstellung und Verwaltung menschlicher Überprüfungen für ML-Anwendungen. Amazon A2I bietet integrierte Workflows zur menschlichen Überprüfung für gängige ML-Anwendungsfälle, wie z. B. die Moderation von Inhalten und die Textextraktion aus Dokumenten. Sie können auch Ihre eigenen Workflows für ML-Modelle erstellen, die auf SageMaker KI oder anderen Tools basieren. Bei Amazon A2I können menschliche Prüfer eingreifen, wenn ein Modell keine Vorhersagen mit hohem Konfidenzwert machen kann oder die Vorhersagen kontinuierlich überprüft werden sollen.
Beispiele für Amazon-A2I-Anwendungsfälle
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie Amazon A2I verwenden können, um eine Human-Loop-Überprüfung in Ihre ML-Anwendung zu integrieren. Für jedes dieser Beispiele finden Sie ein Jupyter Notebook, das diesen Workflow in Anwendungsfälle und Beispiele mit Amazon A2Idemonstriert.
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Amazon A2I mit Amazon Textract verwenden – Lassen Sie Menschen wichtige Schlüssel-Wert-Paare in einseitigen Dokumenten überprüfen, oder lassen Sie Amazon Textract nach dem Zufallsprinzip Dokumente aus Ihrem Datensatz auswählen und zur Überprüfung an Menschen senden.
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Amazon A2I mit Amazon Rekognition verwenden – Lassen Sie Menschen unsichere Bilder auf explizite Inhalte für Erwachsene oder gewalttätige Inhalte überprüfen, wenn Amazon Rekognition einen niedrigen Vertrauenswert zurückgibt, oder lassen Sie Amazon Rekognition nach dem Zufallsprinzip Bilder aus Ihrem Datensatz auswählen und zur menschlichen Überprüfung senden.
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Verwenden Sie Amazon A2I, um ML-Inferenzen in Echtzeit zu überprüfen — Verwenden Sie Amazon A2I, um Schlussfolgerungen mit geringer Zuverlässigkeit in Echtzeit zu überprüfen, die von einem auf SageMaker KI gehosteten Endpunkt bereitgestellt wurden, und trainieren Sie Ihr Modell inkrementell mit Amazon A2I-Ausgabedaten.
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Amazon A2I mit Amazon Comprehend verwenden – Lassen Sie Menschen Amazon Comprehend-Schlussfolgerungen zu Textdaten wie Stimmungsanalyse, Textsyntax und Entitätserkennung überprüfen.
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Amazon A2I mit Amazon Transcribe verwenden – Lassen Sie Menschen Amazon Transcribe-Transkriptionen von Video- oder Audiodateien überprüfen. Verwenden Sie die Ergebnisse von Human-Loop-Transkriptionsüberprüfungen durch Menschen, um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen und zukünftige Transkriptionen ähnlicher Video- oder Audioinhalte zu verbessern.
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Amazon A2I mit Amazon Translate verwenden – Lassen Sie Menschen Übersetzungen überprüfen, die von Amazon Translate zurückgesendet wurden, mit geringer Zuverlässigkeit.
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Amazon A2I verwenden, um tabellarische Daten zu prüfen – Verwenden Sie Amazon A2I, um eine Human-Loop-Überprüfung in eine ML-Anwendung zu integrieren, die Tabellendaten verwendet.
