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入力データと出力データを使用する
Amazon SageMaker Ground Truth に提供する入力データは、ラベル付けのためにワーカーに送信されます。ワーカーに送信するデータを選択するには、ラベル付けが必要なすべてのデータを定義する 1 つのマニフェストファイルを作成するか、入力データオブジェクトを進行中のストリーミングラベル付けジョブに送信してリアルタイムでラベル付けします。
出力データは、ラベル付けジョブの結果です。出力データファイル、または拡張マニフェストファイルには、ラベル付けジョブに送信する各オブジェクトのラベルデータと、データオブジェクトに割り当てられたラベルに関するメタデータが含まれます。
イメージ分類 (単一ラベルとマルチラベル）、テキスト分類 (単一ラベルとマルチラベル）、オブジェクト検出、およびタスクタイプに組み込まれたセマンティックセグメンテーションを使用してラベル付けジョブを作成する場合、結果の拡張マニフェストファイルを使用して SageMaker トレーニングジョブを起動できます。拡張マニフェストを使用して Amazon でオブジェクト検出機械学習モデルをトレーニングする方法のデモンストレーションについては SageMaker、object_detection_augmented_manifest_training.ipynb
