Category: Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth를 사용해 레이블이 지정된 합성 이미지 데이터를 생성할 수 있습니다. 기계 학습(ML) 모델 구축은 높은 수준에서 데이터 수집 및 준비로 시작하여 모델 훈련 및 모델 배포로 이어지는 반복 프로세스입니다. 특히 모델 학습을 위해 크고 다양하며 정확하게 레이블이 지정된 데이터 세트를 수집하는 첫 번째 단계는 종종 까다롭고 시간이 많이 걸립니다. 컴퓨터 비전(CV) 애플리케이션을 […]

무신사는 840만 회원을 보유하고 6,000개 패션 브랜드가 입점한 한국 최대 규모의 온라인 패션 플랫폼입니다. 매월 400만 명의 고객이 무신사에 방문하고 있으며, 고객 연령층은 트렌드에 민감한 10~30대 비율이 90% 이상입니다. 무신사는 한국의 패션 트렌드를 선도하는 플랫폼으로서, 어떤 곳과도 비교할 수 없는 압도적인 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 무신사 데이터솔루션팀은 무신사 스토어에 쌓이는 데이터와 관련된 모든 업무를 진행하고 […]

오늘, Amazon SageMaker 제품군의 최신 서비스를 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 이전보다 훨씬 쉽게 데이터 집합에 레이블을 지정할 수 있습니다. Ground Truth Plus는 전문 인력을 사용하여 고품질 훈련 데이터 집합을 빠르게 제공하고 비용을 최대 40% 절감하는 턴키 서비스입니다. 기계 학습 모델 생성의 과제 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 훈련하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 […]

Amazon Advertisement 팀은 15개 국 이상에서 웹사이트, 앱, 스트리밍 TV 콘텐츠 등 Amazon 스토어 안팎에 게재되는 광고를 통해 기업이 브랜드를 구축하고 쇼핑객과 소통할 수 있도록 지원합니다. Amazon Marketplace의 등록된 셀러, 공급 업체, 도서 공급업체, Kindle Direct Publishing(KDP) 저자, 앱 개발자 및 에이전시를 비롯한 모든 규모의 기업 또는 브랜드는 이미지, 동영상, 오디오 및 Amazon에서 판매되는 제품 […]

AWS re:Invent 2018에서 공개된 Amazon Sagemaker Ground Truth는 기계 학습 데이터 세트에 간편하게 주석을 기록해주는 Amazon SageMaker의 기능입니다. 고객은 내장 워크플로로 효율적이고 정확하게 이미지, 텍스트 및 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 사용자 지정 워크플로로 모든 유형의 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 데이터 샘플이 인력(개인, 타사 또는 MTurk)에게 자동으로 배포되고 주석이 Amazon Simple Storage Service(S3)에 저장됩니다. […]