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使用 Amazon A2I 的使用案例和範例

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使用 Amazon A2I 的使用案例和範例 - Amazon SageMaker AI

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

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您可以使用 Amazon 增強版 AI,將人工審核納入內建任務類型、Amazon Textract 和 Amazon Rekognition 的工作流程中,或使用自訂任務類型的自訂任務。

使用其中一種內建任務類型來建立流程定義時,您可以指定條件,例如啟動人工審核的可信度閾值。當滿足這些條件時,該服務 (Amazon Rekognition 或 Amazon Textract) 代表您建立一個人工循環,並將您的輸入資料直接提供給 Amazon A2I,以便發送給人工審核者。若要進一步了解內建任務類型,使用下列清單:

當您使用自訂任務類型時,您可以使用 Amazon A2I Runtime 建立和啟動人工循環API。使用自訂任務類型,將人工審核工作流程與其他 AWS 服務或您自己的自訂機器學習 (ML) 應用程式合併。

下表概述了您可以使用 SageMaker AI Jupyter 筆記本探索的各種 Amazon A2I 使用案例。若要開始使用 Jupyter 筆記本,請使用搭配 Amazon A2I Jupyter SageMaker 筆記本使用筆記本執行個體中的指示。如需更多範例,請參閱此GitHub儲存庫

使用案例 Description 任務類型

將 Amazon A2I 與 Amazon Textract 搭配使用

讓人員在單頁文件中審核重要的索引鍵值對,或讓 Amazon Textract 隨機取樣並將資料集中的文件傳送給人員進行審核。

內建
將 Amazon A2I 與 Amazon Rekognition 搭配使用

如果 Amazon Rekognition 回傳低可信度分數,請人工審核不安全的影像是否有明確的成人或暴力內容,或讓 Amazon Rekognition 隨機抽樣並將影像從您的資料集傳送給人員進行審核。

內建

將 Amazon A2I 與 Amazon Comprehend 搭配使用

讓人員審核有關文字資料 (例如情緒分析、文字語法和實體偵測) 的 Amazon Comprehend 推論。

自訂

將 Amazon A2I 與 Amazon Transcribe 搭配使用

讓人工審核 Amazon Transcribe 視訊或音訊文件的轉錄。使用轉錄人工審核循環的結果,來建立自訂詞彙並改善類似視訊或音訊內容的未來轉錄。

自訂
將 Amazon A2I 與 Amazon Translate 搭配使用

使用人工審核從 Amazon Translate 交還的低信度翻譯。

自訂

使用 Amazon A2I 審核即時機器學習 (ML) 推論

使用 Amazon A2I 來檢閱部署至 SageMaker AI 託管端點的模型所建立的即時、低可信推論,並使用 Amazon A2I 輸出資料逐步訓練模型。

自訂

使用 Amazon A2I 來審核表格資料

使用 Amazon A2I 將人工審核循環集成到使用表格資料的機器學習 (ML) 應用程式中。

自訂

搭配 Amazon A2I Jupyter SageMaker 筆記本使用筆記本執行個體

對於示範如何將 Amazon A2I 人工審核迴圈整合到機器學習工作流程的範例 end-to-end,您可以在 SageMaker 筆記本執行個體中使用此GitHub 儲存庫中的 Jupyter 筆記本。

若要在 Amazon 筆記本執行個體中使用 Amazon SageMaker A2I 自訂任務類型範例筆記本:
  1. 如果您沒有作用中的 SageMaker 筆記本執行個體,請依照 中的指示建立一個建立教學課程的 Amazon SageMaker Notebook 執行個體

  2. 當您的筆記本執行個體處於作用中狀態時,請選擇筆記本執行個體名稱右側的開啟 JupyterLab。 JupyterLab 載入可能需要一些時間。

  3. 選擇新增 Github 儲存庫圖示 ( Diagonal arrow icon with N and 1 symbols, representing a one-to-many relationship. ),將 GitHub 儲存庫複製到您的工作區。

  4. 輸入 amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks 儲存庫 HTTPS URL。

  5. 選擇 CLONE

  6. 開啟您要執行的筆記本。

  7. 依照筆記本中的指示來設定人工審核工作流程和人工循環,並執行儲存格。

  8. 為了避免產生不必要的費用,當您完成示範時,除了演練期間建立的任何 Amazon S3 儲存貯體、IAM角色和 CloudWatch 事件資源之外,請停止並刪除筆記本執行個體。

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