Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用してデータにラベルを付ける

Amazon SageMaker Ground Truth Plus は、専門のワークフォースを使用して高品質の注釈を迅速に提供し、コストを最大 40% 削減するターンキーデータラベリングサービスです。 SageMaker Ground Truth Plus を使用すると、データサイエンティストやデータオペレーションマネージャーやプログラムマネージャーなどのビジネスマネージャーは、ラベル付けアプリケーションを構築したり、ラベル付けワークフォースを自分で管理したりすることなく、高品質のトレーニングデータセットを作成できます。Amazon Ground Truth Plus の使用を開始するには、Amazon SageMaker S3 のラベル付け要件とともにデータをアップロードします。 Amazon S3

SageMaker Ground Truth Plus を使用する理由

機械学習 (ML) モデルをトレーニングするには、データサイエンティストには大規模な高品質のラベル付きデータセットが必要です。ML の導入が増えるにつれ、ラベリングのニーズも高まっています。データサイエンティストは、データラベリングワークフローの構築とデータラベリングワークフォースの管理に数週間を費やす必要があります。残念ながら、それがイノベーションを遅らせ、コストを増加させます。データサイエンティストが ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに時間を費やすことができるように、通常、データサイエンティストはデータ運用マネージャーとプログラムマネージャーで構成される社内チームに、高品質のトレーニングデータセットの作成を依頼します。しかしながら、多くの場合、これらのチームは高品質のトレーニングデータセットを提供するために必要なスキルにアクセスできないため、ML の結果が影響を受けます。その結果、社内リソースを消費することなく、高品質のトレーニングデータセットを大規模に作成できるデータラベリングパートナーを探すことになります。

データをアップロードすると、 SageMaker Ground Truth Plus がデータラベリングワークフローを設定し、ユーザーに代わって操作します。そこから、さまざまな機械学習 (ML) タスクでトレーニングされたエキスパートワークフォースがデータラベリングを実行します。 SageMaker Ground Truth Plus は現在、Amazon が雇用するワークフォースと厳選したサードパーティーベンダーのリストの 2 種類のエキスパートワークフォースを提供しています。 SageMaker Ground Truth Plus は、ラベル付けワークフォースを柔軟に選択できます。 AWS エキスパートは、プロジェクト要件に基づいて最適なラベル付けワークフォースを選択します。例えば、オーディオファイルのラベル付けに慣れた人が必要な場合は、 SageMaker Ground Truth Plus に提供されるガイドラインでそれを指定すると、それらのスキルを持つラベル付け者が自動的に選択されます。

重要

SageMaker Ground Truth Plus は PHI、PCI、または FedRAMP 認定データをサポートしていないため、このデータを SageMaker Ground Truth Plus に提供しないでください。

SageMaker Ground Truth Plus の仕組み

ワークフローには、以下の 5 つの主要コンポーネントがあります。

• プロジェクトのリクエスト

• プロジェクトチームの作成

• トレーニングデータセットの進捗状況をモニタリングし、ラベル付きデータをレビューするためのプロジェクトポータルへのアクセス

• バッチの作成

• ラベル付きデータの受信

SageMaker Ground Truth Plus の使用方法

SageMaker Ground Truth Plus を初めて使用する場合は、Amazon SageMaker Ground Truth Plus の開始方法。開始方法を使用してください。 SageMaker コンソールを使用して SageMaker Ground Truth Plus にアクセスするには、米国東部 (バージニア北部) (us-east-1) にいる必要があります。