Amazon SageMaker Ground Truth

ML 수명 주기 전반에 걸쳐 인적 피드백을 적용하여 고품질 모델을 만들거나 평가합니다.
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SageMaker Ground Truth를 사용해야 하는 이유

Amazon SageMaker Ground Truth는 가장 다양한 HITL(Human-in-the-Loop) 기능을 제공하므로, ML 수명 주기 전반에 걸쳐 인적 피드백의 이점을 활용하여 모델의 정확성과 연관성을 개선할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth를 사용하면 셀프 서비스 또는 AWS 관리형 오퍼링을 통해 데이터 생성 및 주석부터 모델 검토, 사용자 지정 및 평가에 이르기까지 다양한 HITL(Human-in-the-Loop) 작업을 완료할 수 있습니다.

작동 방식

레이블링 애플리케이션을 구축하거나 레이블링 인력을 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터세트를 생성합니다.

SageMaker Ground Truth의 이점

사람이 생성한 데이터를 가져와 특정 작업에 대해 또는 회사 및 산업별 데이터로 모델을 맞춤화합니다.
인적 평가를 통해 사용 사례에 가장 적합한 파운데이션 모델(FM)을 비교하고 선택합니다.
전문 온디맨드 인력과 함께 고품질 훈련 데이터 세트를 생성하여 모델 정확도를 개선합니다.
데이터 생성 및 주석부터 모델 검토, 사용자 지정 및 평가에 이르기까지 HITL(Human-in-the-Loop) 작업을 가속화하고 자동화하는 동시에 비용을 절감합니다.

사용 사례

주요 사용 사례로 빠르게 시작하기

텍스트 요약, Q&A 쌍, 인용, 캡션 등 사람이 생성한 데이터를 사용하여 AI 기반 애플리케이션의 FM을 훈련합니다.

예시 및 데모 데이터에 대해 자세히 알아보기

인적 피드백을 사용하여 모델 응답의 순위를 매기거나 분류하고(예: 최상부터 최악까지) 이 데이터를 사용하여 FM을 훈련합니다.

순위 데이터에 대해 자세히 알아보기

사람이 직접 모델 출력을 손쉽게 검토, 비교 및 평가하여 취약성을 발견하고 편향을 줄이며 유해성을 없앨 수 있도록 지원합니다.

텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 포인트 클라우드를 레이블링하여 다양한 사용 사례에 맞게 ML 모델을 훈련합니다.

데이터 레이블링에 대해 자세히 알아보기