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Amazon SageMaker Ground Truth Plus는 전문 인력을 사용하여 고품질 주석을 신속하게 제공하고 비용을 최대 40% 절감하는 턴키 데이터 레이블 지정 서비스입니다. SageMaker Ground Truth Plus를 사용하면 데이터 운영 관리자 및 프로그램 관리자와 같은 데이터 과학자와 비즈니스 관리자는 레이블 지정 애플리케이션을 구축하고 레이블 지정 작업 인력을 직접 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터 세트를 만들 수 있습니다. Amazon S3의 레이블 지정 요구 사항과 함께 데이터를 업로드하여 Amazon SageMaker Ground Truth Plus를 시작할 수 있습니다.
SageMaker Ground Truth Plu를 사용하는 이유는 무엇입니까?
기계 학습(ML) 모델을 훈련시키려면 데이터 과학자는 레이블이 지정된 대량의 고품질 데이터 세트가 필요합니다. ML 채택이 증가함에 따라 레이블 지정 요구 사항도 증가합니다. 이로 인해 데이터 과학자는 데이터 레이블 지정 워크플로우를 구축하고 데이터 레이블 지정 작업 인력을 관리하는 데 몇 주를 소비해야 합니다. 안타깝게도 이러한 이유로 혁신이 느려지고 비용이 증가합니다. 데이터 과학자가 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 시간을 할애할 수 있도록 하기 위해 데이터 과학자는 일반적으로 데이터 운영 관리자와 프로그램 관리자로 구성된 사내 다른 팀에 고품질 훈련 데이터 세트를 생성하도록 지시합니다. 그러나 이러한 팀은 일반적으로 ML 결과에 영향을 미치는 고품질 훈련 데이터 세트를 제공하는 데 필요한 기술을 이용할 수 없습니다. 따라서 사용자는 사내 리소스를 소비하지 않고도 대규모로 고품질 훈련 데이터 세트를 만들 수 있도록 도와줄 데이터 레이블 지정 파트너를 찾게 됩니다.
데이터를 업로드하면 SageMaker Ground Truth Plus가 데이터 레이블 지정 워크플로우를 설정하고 사용자를 대신하여 작업합니다. 거기에서 다양한 기계 학습(ML) 작업에 대한 훈련을 받은 전문 인력이 데이터 레이블 지정 작업을 수행합니다. SageMaker Ground Truth Plus는 현재 두 가지 유형의 전문가 인력, 즉 아마존 고용 인력과 엄선된 타사 공급업체 목록을 제공합니다. SageMaker Ground Truth Plus는 레이블 지정 작업 인력을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. AWS 전문가는 프로젝트 요구 사항에 따라 최고의 레이블 지정 작업 인력을 선택합니다. 예를 들어, 오디오 파일에 레이블을 지정하는 데 능숙한 사람이 필요한 경우, SageMaker Ground Truth Plus에 제공된 지침에서 이를 지정합니다. 그러면 이 서비스는 해당 기술을 갖춘 레이블러를 자동으로 선택합니다.
중요
SageMaker Ground Truth Plus는 PHI, PCI 또는 FedRAMP 인증 데이터를 지원하지 않으므로 이 데이터를 SageMaker Ground Truth Plus에 제공해서는 안 됩니다.
SageMaker Ground Truth Plus는 어떻게 작동합니까?
워크플로우에는 다섯 가지 주요 구성 요소가 있습니다.
프로젝트 요청
프로젝트 팀 생성
프로젝트 포털에 액세스하여 훈련 데이터 세트의 진행 상황을 모니터링하고 레이블이 지정된 데이터를 검토
배치 생성
레이블이 지정된 데이터 받기
SageMaker Ground Truth Plus는 어떻게 사용합니까?
SageMaker Ground Truth Plus를 처음 사용하는 경우 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 시작하기 시작하기를 사용하세요. SageMaker AI 콘솔을 사용하여 SageMaker Ground Truth Plus에 액세스하려면 미국 동부(버지니아 북부)(us-east-1)에 있어야 합니다.
