Amazon Augmented AI を使用した人間によるレビュー - Amazon SageMaker

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Amazon Augmented AI を使用した人間によるレビュー

Amazon Rekognition、Amazon Textract、またはカスタム機械学習 (ML) モデルなどの AI アプリケーションを使用する場合、Amazon Augmented AI を使用して、信頼性の低い予測やランダムな予測サンプルについて人間によるレビューを行うことができます。

Amazon Augmented AI とは

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) は、人間によるレビューシステムの構築や多数の人間によるレビュー担当者の管理に伴う面倒な作業を行う必要なく、誰でも ML 予測の人間によるレビューを利用できるようにするサービスです。

多くの ML アプリケーションでは、信頼性の低い予測は人間が確認し、結果が正しいかどうかを確認する必要があります。例えば、スキャンした住宅ローン申請書から情報を抽出する場合、スキャンや手書きの品質が低いなどの理由から、人間によるレビューが必要になることがあります。人間によるレビューシステムの構築は、複雑なプロセスまたはワークフローの実装、レビュータスクと結果を管理するためのカスタムソフトウェアの作成、大規模なレビュー担当グループの管理を伴うため、時間と費用がかかります。

Amazon A2I は ML アプリケーションの人間によるレビューの構築と管理を効率化します。Amazon A2I には、コンテンツモデレーションやドキュメントからのテキスト抽出など、一般的な ML のユースケース用に組み込みの人間によるレビューワークフローが用意されています。 SageMaker またはその他のツールで構築した ML モデル用に、独自のワークフローを作成することも可能です。Amazon A2I を使用すると、モデルが信頼性の高い予測を行うことができない場合、またはその予測を継続的に監査できない場合に、人間によるレビュー担当者を介入させることができます。

Amazon A2I のユースケース例

次の例は、Amazon A2I を使用して ML アプリケーションに人間によるレビューループを統合する方法を示しています。これらの各例については、「Amazon A2I を使用したユースケースと例」でそのワークフローを示す Jupyter ノートブックを参照できます。

  • Amazon Textract で Amazon A2I を使用する - 単一ページのドキュメントで重要なキーと値のペアについて人間によるレビューを行うか、Amazon Textract を使用してランダムにサンプリングし、データセットからドキュメントを人間によるレビュー用に送ります。

  • Amazon Rekognition で Amazon A2I を使用する - Amazon Rekognition が信頼性の低いスコアを返した場合に明示的なアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツなどの安全でない画像について人間によるレビューを行うか、Amazon Rekognition を使用してランダムにサンプリングし、データセットから画像を人間によるレビュー用に送ります。

  • Amazon A2I を使用してリアルタイムの ML 推論を確認する – Amazon A2I を使用して、 SageMaker ホストされたエンドポイントにデプロイされたモデルによって行われたリアルタイムの信頼性の低い推論を確認し、Amazon A2I 出力データを使用してモデルを段階的にトレーニングします。

  • Amazon Comprehend で Amazon A2I を使用する - 感情分析、テキスト構文、エンティティ検出など、テキストデータに関する Amazon Comprehend の推論について人間によるレビューを行います。

  • Amazon Transcribe で Amazon A2I を使用する - Amazon Transcribe によるビデオファイルやオーディオファイルのトランスクリプションについて人間によるレビューを行います。トランスクリプションの人間によるレビューループの結果を使用してカスタム語彙を作成し、今後の類似するビデオまたはオーディオコンテンツのトランスクリプションを向上させます。

  • Amazon Translate で Amazon A2I を使用する - Amazon Translate から返された信頼性の低い翻訳について人間によるレビューを行います。

  • Amazon A2I を使用して表形式のデータを確認する - Amazon A2I を使用して表形式のデータを使用する ML アプリケーションに人間によるレビューループを統合します。

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