Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth ist eine umfassende Lösung, die es ermöglicht, menschliche Rückmeldung im gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus zu integrieren. Durch die Kombination von menschlicher Beurteilung und Automatisierung können Unternehmen hochwertige Modelle erstellen und evaluieren, um die Genauigkeit und Relevanz ihrer Modelle zu verbessern.

Vorteile von SageMaker Ground Truth

• Erstellen Sie hochwertige Trainingsdaten mit einer auf Abruf verfügbaren Experten-Workforce.
• Beschleunigen Sie menschliche Rückmeldungsaufgaben, von Daten-Generierung und -Annotierung bis hin zur Modellbewertung und -Anpassung.
• Reduzieren Sie Kosten und verbessern Sie die Effizienz durch die Automatisierung von menschlichen Rückmeldungsaufgaben.
• Verwenden Sie menschliche Rückmeldung, um Modelle auf spezifische Aufgaben oder mit Unternehmen- und Branchenspezifischen Daten anzupassen.

Anwendungsfälle

• Erstellen Sie Beispiel- und Demonstrationsdaten, um Foundation-Modelle für AI-gestützte Anwendungen zu trainieren.
• Verwenden Sie menschliche Rückmeldung, um Modelle zu bewerten und zu vergleichen, um die beste Grundlage für Ihre Anwendung zu finden.
• Führen Sie Daten-Labeling durch, um ML-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu trainieren.
• Verwenden Sie menschliche Rückmeldung, um Modelle zu überprüfen und zu evaluieren, um Schwachstellen, Bias und Toxizität zu reduzieren.

SageMaker Ground Truth Plus

SageMaker Ground Truth Plus bietet eine vollständig verwaltete Lösung, die es ermöglicht, hochwertige Trainingsdaten für die Feinabstimmung von Foundation-Modellen für generative AI-Aufgaben zu erstellen. Es ermöglicht auch die Überprüfung von Modell-Ausgaben durch menschliche Beurteilung, um sicherzustellen, dass die Ausgaben mit menschlichen Präferenzen übereinstimmen.

Erste Schritte

Um loszulegen, können Sie sich mit dem SageMaker Ground Truth-Team in Verbindung setzen oder ein Tutorial durchführen, um Ihre eigene Labeling-Workflows zu erstellen.

Zusammenfassung

Amazon SageMaker Ground Truth bietet eine umfassende Lösung für die Integration menschlicher Rückmeldung im Machine-Learning-Lebenszyklus. Durch die Kombination von menschlicher Beurteilung und Automatisierung können Unternehmen hochwertige Modelle erstellen und evaluieren, um die Genauigkeit und Relevanz ihrer Modelle zu verbessern.