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-Modelle (ML) -Modelle verwenden, können Sie Amazon Augmented AI verwenden, um eine Prüfung durch Menschen (Human Review) von Vorhersagen mit niedrigem Konfidenzwert oder zufällige Vorhersagen zu erhalten.

Was ist Amazon Augmented AI?

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) ist ein Service, der die Prüfung durch Menschen (Human Review) von ML-Vorhersagen allen Entwicklern ermöglicht, indem der der Aufwand entfällt, der mit 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. Beispielsweise kann eine Prüfung durch Menschen (Human Review) bei Anträgen auf Hypotheken nötig sein, wenn schlechte Scans oder eine nur schwer leserliche Handschrift das Extrahieren von Informationen erschweren. Systeme für die Prüfung durch Menschen aufzubauen kann jedoch sehr aufwendig und kostspielig sein, da komplexe Prozesse oder--Workflows, das Schreiben benutzerdefinierter Software zur Verwaltung von Überprüfungsaufgaben und -ergebnissen sowie die Verwaltung großer Gruppen von Prüfern.

Amazon A2I optimiert das Erstellen und Verwalten von menschlichen Reviews 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. Bei 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

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

  • Verwenden von Amazon A2I mit Amazon Textract— Lassen Sie Menschen wichtige Schlüssel-Wert-Paare in einseitigen Dokumenten überprüfen oder Amazon Textract zufällig Dokumente aus Ihrem Datensatz zur Überprüfung an Menschen senden.

  • Verwenden von Amazon A2I mit Amazon Rekognition— Lassen Sie Menschen unsichere Bilder auf explizite Inhalte für Erwachsene oder gewalttätige Inhalte überprüfen, wenn Amazon Rekognition einen Low-Confidence-Wert zurückgibt oder Amazon Rekognition zufällig Bilder aus Ihrem Dataset zur Überprüfung an Menschen senden lassen.

  • Verwenden Sie Amazon A2I, um Echtzeit-ML-Schlussfolgerungen zu überprüfen— Verwenden Sie Amazon A2I, um Echtzeit-Schlussfolgerungen zu überprüfen, die von einem Modell erzielt wurden, das auf einem von SageMaker gehosteten Endpunkt bereitgestellt wurde, und trainieren Sie Ihr Modell schrittweise mithilfe von Amazon A2I-Ausgabedaten.

  • Verwenden von Amazon A2I mit Amazon Comprehend— Lassen Sie Menschen Amazon Comprehend Rückschlüsse auf Textdaten wie Stimmungsanalyse, Textsyntax und Entitätserkennung überprüfen.

  • Verwenden von Amazon A2I mit Amazon Transcribe— Lassen Sie Menschen die Amazon Transcribe ption von Video- oder Audiodateien überprüfen. Verwenden Sie die Ergebnisse der Transkription Human Review Loops, um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen und zukünftige Transkriptionen ähnlicher Video- oder Audioinhalte zu verbessern.

  • Verwenden von Amazon A2I mit Amazon Translate— Lassen Sie Menschen die von Amazon Translate zurückgesendeten Übersetzungen überprüfen.

  • Überprüfen tabellarischer Daten durch Amazon A2I— Verwenden Sie Amazon A2I, um eine menschliche Review-Schleife in eine ML-Anwendung zu integrieren, die tabellarische Daten verwendet.


      Amazon Augmented AI - Funktionsweise