Utilisation d'Amazon Augmented AI pour la vérification humaine - Amazon SageMaker

Utilisation d'Amazon Augmented AI pour la vérification humaine

Lorsque vous utilisez des applications d'IA telles que Amazon Rekognition ou Amazon Textract, ou vos modèles de machine learning (ML) personnalisés, vous pouvez utiliser Amazon Augmented AI pour exécuter une vérification humaine sur des prédictions peu fiables ou des échantillons aléatoires.

Qu'est-ce qu'Amazon Augmented AI ?

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) est un service qui offre à tous les développeurs une capacité de vérification humaine de prédictions ML, sans la charge associée à la création de systèmes de vérification humaine ou la gestion d'un grand nombre de vérificateurs humains.

Dans de nombreuses applications ML, les utilisateurs doivent vérifier les prédictions peu fiables pour s’assurer de l'exactitude des résultats. Par exemple, l'extraction d'informations à partir de formulaires de demande de prêt hypothécaire numérisés peut nécessiter une vérification humaine en raison de la mauvaise qualité de la numérisation ou de l’écriture manuscrite. La création de systèmes de vérification humaine peut être chronophage et onéreuse, car elle implique la mise en œuvre de processus ou de flux complexes, l’écriture de logiciels personnalisés pour gérer les tâches et les résultats de la vérification, et la gestion d’importants groupes de vérificateurs.

Amazon A2I rationalise la création et la gestion des vérifications humaines pour les applications ML. Amazon A2I fournit des flux de vérification humaine intégrés pour les cas d'utilisation ML courants, tels que la modération de contenu et l'extraction de texte à partir de documents. Vous pouvez également créer vos propres flux pour les modèles ML reposant sur SageMaker ou d’autres outils. À l'aide d'Amazon A2I, vous pouvez autoriser des vérificateurs humains à intervenir lorsqu'un modèle ne parvient pas à établir une prédiction très fiable ou à auditer ses prédictions en continu.

Exemples de cas d'utilisation Amazon A2I

Les exemples suivants montrent comment utiliser Amazon A2I pour intégrer une boucle de révision humaine dans votre application ML. Pour chacun de ces exemples, vous pouvez trouver un bloc-notes Jupyter qui démontre que le flux dans Cas d'utilisation et exemples d’utilisation d'Amazon A2I.

  • Utilisation d'Amazon A2I avec Amazon Textract : demandez à des humains de vérifier des paires clé-valeur importantes dans des documents d'une seule page, ou demandez à Amazon Textract d'échantillonner au hasard des documents de votre jeu de données et de les envoyer pour vérification humaine.

  • Utilisation d'Amazon A2I avec Amazon Rekognition : demandez à des humains de vérifier des images non sécurisées, dont le contenu explicite ou violent s’adresse à des adultes, si Amazon Rekognition renvoie un score de faible confiance, ou demandez à Amazon Rekognition d'échantillonner au hasard des images de votre jeu de données et de les envoyer pour vérification humaine.

  • Utilisation d’Amazon A2I pour vérifier des inférences ML en temps réel : utilisez Amazon A2I pour vérifier des inférences peu fiables en temps réel faites par un modèle déployé sur un point de terminaison hébergé SageMaker, et entraînez progressivement votre modèle à l'aide des données de sortie Amazon A2I.

  • Utilisation d'Amazon A2I avec Amazon Comprehend : demandez à des humains de vérifier des inférences Amazon Comprehend sur les données textuelles telles que l'analyse de ressenti, la syntaxe de texte et la détection d’entités.

  • Utilisation d'Amazon A2I avec Amazon Transcribe : demandez à des humains de vérifier des transcriptions des fichiers vidéo ou audio Amazon Transcribe. Utilisez les résultats de boucles de révision humaine de transcription pour créer un vocabulaire personnalisé et améliorer les transcriptions de contenus vidéo ou audio similaires à l’avenir.

  • Utilisation d'Amazon A2I avec Amazon Translate : demandez à des humains de vérifier des traductions peu fiables renvoyées par Amazon Translate.

  • Utilisation d'Amazon A2I pour vérifier des données tabulaires : utilisez Amazon A2I pour intégrer une boucle de révision humaine dans une application ML qui utilise des données tabulaires.


      Fonctionnement d'Amazon Augmented AI