Casos y ejemplos de uso de Amazon A2I - Amazon SageMaker

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Casos y ejemplos de uso de Amazon A2I

Puede usar Amazon Augmented AI a fin de incorporar una revisión humana en su flujo de trabajo para los tipos de tareas integradas, Amazon Textract, Amazon Rekognition o sus propias tareas personalizadas mediante un tipo de tarea personalizada.

Cuando crea un flujo de trabajo de revisión humana mediante uno de los tipos de tareas integrados, puede especificar condiciones, como umbrales de confianza, que iniciarán una revisión humana. El servicio (Amazon Rekognition o Amazon Textract) crea un bucle humano en su nombre cuando se cumplen estas condiciones y suministra los datos de entrada directamente a Amazon A2I para el envío a revisores humanos. Para obtener más información sobre los tipos de tareas integrados, use los siguientes enlaces:

Cuando utiliza un tipo de tarea personalizado, crea e inicia un bucle humano mediante la API de tiempo de ejecución de Amazon A2I. Utilice el tipo de tarea personalizada para incorporar un flujo de trabajo de revisión humana con otros servicios de AWS o con su propia aplicación de ML personalizada.

La siguiente tabla describe una variedad de casos de uso de Amazon A2I que puede explorar con SageMaker Jupyter Notebooks. Para empezar a utilizar un cuaderno de Jupyter, siga las instrucciones en Utilice SageMaker Notebook Instance con Amazon A2I Jupyter Notebook. Para ver más ejemplos, consulte este repositorio. GitHub

Caso de uso Descripción Tipo de tarea

Uso de Amazon A2I con Amazon Textract

Puede hacer que trabajadores se encarguen de revisar documentos de una sola página para revisar pares clave-valor importantes, o puede dejar que Amazon Textract tome documentos aleatorios y se envíe desde su conjunto de datos a los trabajadores para que los revisen.

Integrada
Uso de Amazon A2I con Amazon Rekognition

Los revisores humanos pueden comprobar si hay imágenes que no sean seguras y detectar contenido violento o para adultos cuando Amazon Rekognition devuelva una puntuación de confianza baja; también puede pedirle a Amazon Rekognition que seleccione aleatoriamente algunas imágenes del conjunto de datos y se las envíe a los revisores para que las comprueben.

Integrada

Uso de Amazon A2I con Amazon Comprehend

Los revisores humanos pueden revisar las inferencias de Amazon Comprehend sobre datos de texto, como el análisis de opinión, la sintaxis del texto y la detección de entidades.

Personalizada

Uso de Amazon A2I con Amazon Transcribe

Los revisores humanos pueden revisar las transcripciones de Amazon Transcribe de archivos de vídeo o audio. Use los resultados de los bucles de revisión humana de transcripciones para crear un vocabulario personalizado y mejorar las transcripciones futuras de contenido de vídeo o audio similar.

Personalizada
Uso de Amazon A2I con Amazon Translate

Los revisores humanos pueden revisar las traducciones con un nivel bajo de confianza que Amazon Translate haya devuelto.

Personalizada

Uso de Amazon A2I para revisar las inferencias de ML en tiempo real

Utilice Amazon A2I para revisar en tiempo real las inferencias poco fiables realizadas por un modelo implementado en un punto final SageMaker alojado y entrene su modelo de forma incremental con los datos de salida de Amazon A2I.

Personalizada

Uso de Amazon A2I para revisar datos tabulares

Puede usar Amazon A2I para integrar un ciclo de revisión humana en una aplicación de ML que utilice datos tabulares.

Personalizada

Utilice SageMaker Notebook Instance con Amazon A2I Jupyter Notebook

Para ver un end-to-end ejemplo que demuestre cómo integrar un ciclo de revisión humana de Amazon A2I en un flujo de trabajo de aprendizaje automático, puede utilizar un cuaderno de Jupyter de este GitHub repositorio en una instancia de bloc de notas. SageMaker

Para usar un ejemplo de cuaderno de tareas personalizado de Amazon A2I en una instancia de Amazon SageMaker Notebook:
  1. Si no tiene una instancia de SageMaker bloc de notas activa, cree una siguiendo las instrucciones que se indican en. Paso 1: Crear una instancia de Amazon SageMaker Notebook para el tutorial

  2. Cuando su instancia de bloc de notas esté activa, seleccione Abrir JupyterLab a la derecha del nombre de la instancia de bloc de notas. Es posible que tarde unos minutos en JupyterLab cargarse.

  3. Selecciona el icono para clonar un GitHub repositorio en tu espacio de trabajo.

  4. Introduce la URL HTTPS del i-sample-jupyter-notebooks repositorio de amazon-a2.

  5. Elija CLONAR.

  6. Abra el bloc de notas que desee ejecutar.

  7. Siga las instrucciones del cuaderno para configurar el flujo de trabajo de revisión humana y el bucle humano y para ejecutar las celdas.

  8. Para evitar incurrir en cargos innecesarios, cuando termine con la demostración, detenga y elimine su instancia de bloc de notas, además de los buckets de Amazon S3, las funciones de IAM y los recursos de CloudWatch eventos creados durante el tutorial.