イメージラベルの検証

機械学習 (ML) アルゴリズム用の高精度のトレーニングデータセットの構築は反復プロセスです。通常、ラベルがグランドトゥルース (実世界で直接観察できるもの) を正確に表すようになるまで、ラベルを確認し、継続的に調整します。

Amazon SageMaker Ground Truth イメージラベル検証タスクを使用して、データセットのラベルを確認し、ラベルの精度を向上させるようにワーカーに指示できます。ワーカーは、既存のラベルが正しいかどうかを示したり、ラベルの品質を評価したりできます。推論を説明するコメントを追加することもできます。Amazon SageMaker Ground Truth は、 および ラベルの境界ボックスイメージセマンティックセグメンテーションラベル検証をサポートしています。

Amazon SageMaker コンソールの Ground Truth セクションまたは CreateLabelingJobオペレーションを使用して、イメージラベル検証ラベル付けジョブを作成します。

Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカーコンソール が用意されています。コンソールを使用してラベル付けジョブを作成する場合は、表示されるイメージとコンテンツを変更できます。Ground Truth コンソールを使用してラベル付けジョブを作成する方法については、「ラベル付けジョブの作成 (コンソール)」を参照してください。

ラベル検証ラベル付けジョブは、 SageMaker コンソールまたは API を使用して作成できます。Ground Truth API オペレーション CreateLabelingJob を使用してラベル付けジョブを作成する方法については、「ラベル付けジョブを作成 (API)」を参照してください。