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Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用してデータにラベル付けする

Amazon SageMaker Ground Truth Plus は、専門のワークフォースを使用して高品質の注釈をすばやく提供し、コストを最大 40% 削減するターンキーデータラベリングサービスです。SageMaker Ground Truth Plus を使用すると、データサイエンティストやビジネスマネージャー (データ運用マネージャーやプログラムマネージャーなど) は、ラベリングアプリケーションを構築したり、ラベリング作業員を独自に管理したりしなくても、高品質のトレーニングデータセットを作成できます。Amazon SageMaker Ground Truth Plus の使用を開始するには、Amazon S3 のラベリング要件とともにデータをアップロードします。

SageMaker Ground Truth Plus を使用する理由

機械学習 (ML) モデルをトレーニングするには、データサイエンティストには大規模な高品質のラベル付きデータセットが必要です。ML の導入が増えるにつれ、ラベリングのニーズも高まっています。データサイエンティストは、データラベリングワークフローの構築とデータラベリングワークフォースの管理に数週間を費やす必要があります。残念ながら、それがイノベーションを遅らせ、コストを増加させます。データサイエンティストが ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに時間を費やすことができるように、通常、データサイエンティストはデータ運用マネージャーとプログラムマネージャーで構成される社内チームに、高品質のトレーニングデータセットの作成を依頼します。しかしながら、多くの場合、これらのチームは高品質のトレーニングデータセットを提供するために必要なスキルにアクセスできないため、ML の結果が影響を受けます。その結果、社内リソースを消費することなく、高品質のトレーニングデータセットを大規模に作成できるデータラベリングパートナーを探すことになります。

データをアップロードすると、SageMaker Ground Truth Plus がデータラベル付けワークフローを設定し、ユーザーに代わって運用を行います。そこから、さまざまな機械学習 (ML) タスクのトレーニングを受けた専門のワークフォースが、データのラベル付けを実行します。現在、SageMaker Ground Truth Plus では、Amazon が雇用するワークフォースと厳選された一連のサードパーティーベンダーという 2 種類の専門のワークフォースを提供しています。SageMaker Ground Truth Plus では、ラベリングワークフォースを柔軟に選択できます。 AWS エキスパートが、ユーザーのプロジェクト要件に基づいて、最適なラベリングワークフォースを選択します。例えば、オーディオファイルのラベル付けに熟練したユーザーが必要な場合であれば、SageMaker Ground Truth Plus に提供されるガイドラインに沿って指定すると、サービスによってそのようなスキルを持つラベラーが自動的に選択されます。

SageMaker Ground Truth Plus はどのように機能しますか。

ワークフローには、以下の 5 つの主要コンポーネントがあります。

SageMaker Ground Truth Plus の使用方法

SageMaker Ground Truth Plus を初めて使用する場合は、「Amazon SageMaker Ground Truth Plus の開始方法 の開始」を使用してください。SageMaker AI コンソールを使用して SageMaker Ground Truth Plus にアクセスするには、米国東部 (バージニア北部) () にいる必要がありますus-east-1。