Verwenden von Amazon Augmented AI für die Prüfung durch Menschen - Amazon SageMaker

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Verwenden von Amazon Augmented AI für die Prüfung durch Menschen

Wenn Sie KI-Anwendungen wie Amazon Rekognition, Amazon Textract oder Ihre benutzerdefinierten Machine Learning (ML) -Modelle verwenden, können Sie Amazon Augmented AI verwenden, um die Prüfung durch Menschen (Human Review) mit niedrigem Konfidenzwert oder zufälligen Vorhersagen zu erhalten.

Was ist Amazon Augmented AI?

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) ist ein Service, der allen Entwicklern die Prüfung durch Menschen (Human Review) von ML-Vorhersagen ermöglicht, indem der schwere Aufwand entfällt, der mit dem Aufbau von menschlichen Prüfsystemen 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 Prüfung durch Menschen (Human Review) bei Anträgen auf Hypotheken (Human Review) aufgrund von Scans mit niedriger Qualität oder einer schlechten Handschrift erforderlich sein. Der Aufbau von menschlichen Prüfsystemen kann zeitaufwendig und teuer sein, da komplexe Prozesse implementiert werden sollen oderWorkflows, um benutzerdefinierte Software zu schreiben, um Überprüfungsaufgaben und -ergebnisse zu verwalten und große Gruppen von Gutachtern zu verwalten.

Amazon A2I rationalisiert den Aufbau und die Verwaltung menschlicher Bewertungen für ML-Anwendungen. Amazon A2I bietet integrierte Workflows für die Prüfung durch Menschen (Human Review) für gängige ML-Anwendungsfälle, z. B. die Moderation von Inhalten und die Textextraktion aus Dokumenten. Zudem können Sie eigene Workflows für ML-Modelle auf Basis von SageMaker oder anderen Tools erstellen. Mit 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 Anwendungsfall

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie Amazon A2I verwenden können, um eine menschliche Überprüfungsschleife in Ihre ML-Anwendung zu integrieren. Für jedes dieser Beispiele finden Sie ein Jupyter Notebook, das diesen Workflow inAnwendungsfälle und Beispiele mit Amazon A2Iaus.

  • Verwenden Sie Amazon A2I mit Amazon Textract— Lassen Sie Menschen wichtige Schlüssel-Wert-Paare in einseitigen Dokumenten überprüfen oder lassen Sie Amazon Textract Dokumente aus Ihrem Datensatz zur Überprüfung nach dem Zufallsprinzip testen und an Menschen senden.

  • Verwenden Sie Amazon A2I mit Amazon Rekognition— Lassen Sie Menschen unsichere Bilder auf explizite Inhalte für Erwachsene oder gewalttätige Inhalte überprüfen, wenn Amazon Rekognition einen vertrauensarmen Wert zurückgibt, oder Amazon Rekognition Bilder aus Ihrem Datensatz zufällig ausprobieren und zur Überprüfung an Menschen senden lassen.

  • Verwenden Sie Amazon A2I, um ML-Schlussfolgerungen in Echtzeit zu überprüfen— Verwenden Sie Amazon A2I, um die Schlussfolgerungen mit geringem Vertrauen in Echtzeit zu überprüfen, die von einem auf einem von SageMaker gehosteten Endpunkt bereitgestellt werden, und Ihr Modell schrittweise mithilfe von Amazon A2I-Ausgabedaten zu trainieren.

  • Verwenden Sie Amazon A2I mit Amazon Comprehend— Lassen Sie Menschen Amazon Comprehend-Schlussfolgerungen zu Textdaten wie Stimmungsanalyse, Textsyntax und Entitätserkennung überprüfen.

  • Verwenden Sie Amazon A2I mit Amazon Transcribe— Lassen Sie Menschen Amazon Transcribe-Transkriptionen von Video- oder Audiodateien überprüfen. Verwenden Sie die Ergebnisse der Transkriptionsschleifen für menschliche Überprüfung, um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen und zukünftige Transkriptionen ähnlicher Video- oder Audioinhalte zu verbessern.

  • Verwenden Sie Amazon A2I mit Amazon Translate— Lassen Sie Menschen vertrauensarme Übersetzungen überprüfen, die von Amazon Translate zurückgegeben wurden.

  • Überprüfen von Tabellendaten mit Amazon A2I— Verwenden Sie Amazon A2I, um eine menschliche Überprüfungsschleife in eine ML-Anwendung zu integrieren, die Tabellendaten verwendet.


      Amazon Augmented AI - So funktioniert es