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Amazon A2I를 사용한 사용 사례 및 예제
Amazon Augmented AI를 사용하면 기본 제공 태스크 유형, Amazon Textract와 Amazon Rekognition 또는 사용자 지정 태스크 유형을 사용하는 사용자만의 사용자 지정 태스크에 대해 인적 검토를 워크플로에 통합할 수 있습니다.
기본 제공 태스크 유형 중 하나를 사용하여 인적 검토 워크플로를 생성할 때 인적 검토를 시작하는 신뢰도 임계값과 같은 조건을 지정할 수 있습니다. 서비스(Amazon Rekognition 또는 Amazon Textract)는 이러한 조건이 충족되면 사용자를 대신하여 인적 루프를 생성하고 입력 데이터를 Amazon A2I에 직접 제공하여 인적 검토자에게 전송합니다. 기본 제공 태스크 유형에 대한 자세한 내용은 다음을 활용하세요.
사용자 지정 태스크 유형을 사용하는 경우 Amazon A2I 런타임 API를 사용해 인적 루프를 생성하고 시작합니다. 사용자 지정 태스크 유형을 사용하여 인적 검토 워크플로를 다른 AWS 서비스 또는 사용자 지정 ML 애플리케이션과 통합할 수 있습니다.
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자세한 내용은 Amazon Augmented AI를 사용자 지정 작업 유형과 함께 사용 섹션을 참조하세요.
다음 표에는 SageMaker AI Jupyter Notebooks를 사용하여 탐색할 수 있는 다양한 Amazon A2I 사용 사례가 요약되어 있습니다. Jupyter Notebook을 시작하려면 SageMaker Notebook 인스턴스를 Amazon A2I Jupyter Notebook과 함께 사용의 지침을 사용하세요. 더 많은 예제는 이 GitHub 리포지토리
| 사용 사례 | 설명 | 태스크 유형 |
|---|---|---|
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사람이 단일 페이지 문서를 검토하여 중요한 양식 키-값 쌍을 검토하도록 하거나 Amazon Textract가 데이터를 무작위로 샘플링하여 데이터세트의 문서를 검토용으로 작업자에게 보내도록 합니다. |
기본 제공 | |
| Amazon A2I를 Amazon Rekognition과 함께 사용 |
Amazon Rekognition에서 낮은 신뢰도 점수를 반환하는 경우, 안전하지 않은 이미지가 성인용 콘텐츠 또는 폭력적인 콘텐츠인지 사람이 검토하도록 하거나, Amazon Rekognition이 데이터세트의 이미지를 무작위로 샘플링하여 사람에게 보내 검토하도록 합니다. |
기본 제공 |
| Amazon A2I를 Amazon Comprehend와 함께 사용 |
사람에게 감정 분석, 텍스트 구문, 엔티티 탐지와 같은 텍스트 데이터에 대해 Amazon Comprehend 추론을 검토하게 하세요. |
사용자 지정(Custom) |
| Amazon A2I를 Amazon Transcribe와 함께 사용 |
동영상 또는 오디오 파일의 Amazon Transcribe 트랜스크립션을 사람이 검토하도록 하세요. 트랜스크립션 인적 검토 루프의 결과를 사용하여 사용자 지정 어휘를 만들고 유사한 동영상 또는 오디오 콘텐츠의 향후 트랜스크립션을 개선할 수 있습니다. |
사용자 지정(Custom) |
| Amazon A2I를 Amazon Translate과 함께 사용 |
Amazon Translate에서 반환된 신뢰도가 낮은 번역은 사람이 검토하도록 하세요. |
사용자 지정(Custom) |
| Amazon A2I를 사용하여 실시간 ML 추론을 검토 |
Amazon A2I를 사용하여 SageMaker AI 호스팅 엔드포인트에 배포된 모델이 만든 신뢰도가 낮은 실시간 추론을 검토하고 Amazon A2I 출력 데이터를 사용하여 모델을 점진적으로 훈련할 수 있습니다. |
사용자 지정(Custom) |
| Amazon A2I를 사용하여 테이블 형식의 데이터를 검토 |
Amazon A2I를 사용하여 인적 검토 루프를 테이블 형식 데이터를 사용하는 ML 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. |
사용자 지정(Custom) |
주제
SageMaker Notebook 인스턴스를 Amazon A2I Jupyter Notebook과 함께 사용
Amazon A2I 인적 검토 루프를 기계 학습 워크플로에 통합하는 방법을 보여주는 엔드-투-엔드 예제는 SageMaker notebook 인스턴스의 이 GitHub 리포지토리
Amazon SageMaker 노트북 인스턴스에서 Amazon A2I 사용자 지정 태스크 유형 샘플 노트북을 사용하려면
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활성 SageMaker 노트북 인스턴스가 없는 경우 자습서를 위해 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스 만들기의 지침에 따라 노트북 인스턴스를 하나 생성합니다.
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노트북 인스턴스가 활성 상태이면 노트북 인스턴스의 이름 오른쪽에 있는 JupyterLab 열기를 선택합니다. JupyterLab을 로드하는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
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GitHub 리포지토리 아이콘(
)을 선택하여 GitHub 리포지토리를 작업 영역에 복제합니다. -
amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks
리포지토리 HTTPS URL을 입력합니다. -
복제를 선택합니다.
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실행하려는 노트북을 엽니다.
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노트북의 지침에 따라 인적 검토 워크플로와 인적 루프를 구성하고 셀을 실행합니다.
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불필요한 비용이 발생하지 않도록 데모를 완료하면 노트북 인스턴스와 연습 중에 생성된 Amazon S3 버킷, IAM 역할 및 CloudWatch Events 리소스를 중지하고 삭제합니다.
