คุณสมบัติของ Amazon Augmented AI

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) ผสานรวมกับ Amazon Textract เพื่อการประมวลผลเอกสารและผสานรวมกับ Amazon Rekognition เพื่อกลั่นกรองเนื้อหา เพื่อให้คุณใช้เวิร์กโฟลว์การตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับกรณีการใช้งานเหล่านี้ได้ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งใน Console ของ Amazon A2I หรือพารามิเตอร์ API ไม่กี่รายการ Amazon A2I API ยังให้คุณผสานรวมเวิร์กโฟลว์ของตัวเองลงในโมเดลแบบกำหนดเองที่คุณสร้างด้วย Amazon SageMaker หรือเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิ่งอื่นๆ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู คู่มือนักพัฒนาของ Amazon A2I

Amazon A2I รองรับตัวเลือกมากมายสำหรับผู้ตรวจสอบซึ่งเป็นมนุษย์ คุณสามารถใช้ทีมผู้ตรวจสอบส่วนตัวสำหรับงานตรวจสอบภายในองค์กรได้ โดยเฉพาะเมื่อรับมือกับข้อมูลสำคัญที่จำเป็นต้องเก็บเป็นความลับภายในองค์กร หากคุณต้องการปรับเพิ่มผู้ตรวจสอบให้มีจำนวนมาก และข้อมูลไม่มีข้อมูลที่เป็นความลับหรือข้อมูลส่วนบุคคล คุณมีสิทธิ์เข้าถึงบุคลากรผู้รับเหมาอิสระกว่า 500,000 รายทั่วโลกได้ตามต้องการ 24 ชั่วโมงทุกวันผ่าน Amazon Mechanical Turk Mechanical Turk เป็นตลาดคราวด์ซอร์สที่เชื่อมต่องานตรวจสอบของคุณกับบุคลากรที่ทำงานเหล่านี้ได้ซึ่งกระจายตัวกันอยู่อย่างแท้จริง นอกจากนี้คุณยังใช้ผู้จัดหาบุคลากรจากบริษัทภายนอกได้ผ่าน AWS Marketplace ผู้จัดหาเหล่านี้ได้รับการกลั่นกรองจาก AWS แล้วเพื่อให้มีการตรวจสอบคุณภาพสูง และปฏิบัติตามขั้นตอนการรักษาความปลอดภัย AWS Marketplace จะแสดงรายละเอียดที่เกี่ยวข้องต่างๆ รวมทั้งราคาและการตรวจสอบลูกค้าเพื่อช่วยให้คุณเลือกผู้จัดหาให้ตรงกับความต้องการของตัวเอง

เมื่อใช้ Amazon A2I คุณจะต้องให้คำแนะนำเป็นขั้นตอนแก่ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ เพื่อให้ช่วยให้แน่ใจว่างานจะมีความเสมอต้นเสมอปลาย ขั้นตอนโดยละเอียดเหล่านี้จะมีให้ผู้ตรวจสอบในอินเทอร์เฟซการตรวจสอบ คุณสามารถอัปเดตขั้นตอนเหล่านี้เมื่อใดก็ได้ ซึ่งทำให้การเพิ่มรายละเอียดไปยังงานที่ผู้ตรวจสอบมักทำพลาดหรือปรับขั้นตอนตามความจำเป็นที่เกิดขึ้นเป็นเรื่องง่าย มีตัวอย่างขั้นตอนแสดงไว้ด้านล่างนี้

Amazon A2I มีเวิร์กโฟลว์ในตัวที่กำหนดเส้นทางการคาดการณ์ไปยังผู้ตรวจสอบ และนำผู้ตรวจสอบไปทีละขั้นตอนจนงานเสร็จสิ้น เงื่อนไขที่เวิร์กโฟลว์จะกำหนดเส้นทางการคาดการณ์ไปยังผู้ตรวจสอบ จะเป็นเกณฑ์พื้นฐานความเชื่อมั่นหรือเป็นเปอร์เซ็นต์ตัวอย่างสุ่มก็ได้ หากคุณระบุเกณฑ์พื้นฐานความเชื่อมั่น เวิร์กโฟลว์จะกำหนดเส้นทางเฉพาะการคาดการณ์ที่ต่ำกว่าเกณฑ์พื้นฐานดังกล่าวให้กับการตรวจสอบโดยมนุษย์ คุณสามารถปรับเกณฑ์พื้นฐานเหล่านี้เมื่อใดก็ได้เพื่อให้มีความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความถูกต้องและความประหยัด นอกจากนี้ หากคุณกำหนดเปอร์เซ็นต์การสุ่มตัวอย่าง เวิร์กโฟลว์จะกำหนดเส้นทางตัวอย่างสุ่มของการคาดการณ์ให้กับการตรวจสอบโดยมนุษย์ ซึ่งช่วยให้คุณใช้การตรวจสอบโมเดลเพื่อตรวจความถูกต้องของโมเดลเป็นประจำได้ เวิร์กโฟลว์ยังให้ผู้ตรวจสอบใช้อินเทอร์เฟซเว็บที่มีขั้นตอนทั้งหมดและเครื่องมือที่ตนต้องการเพื่อทำงานได้ Amazon A2I มีเวิร์กโฟลว์ในตัวสำหรับกรณีใช้งานการแยกแยะข้อความและการกรองรูปภาพ

คุณยังสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์โดยแบบกำหนดเองได้โดยให้ฟังก์ชันของ AWS Lambda ที่คุณเขียนสั่ง Amazon A2I เมื่อทริกเกอร์การตรวจสอบโดยมนุษย์ และอินเทอร์เฟซเว็บที่คุณสร้างโดยใช้เทมเพลต HTML รายการหนึ่งจากกว่า 60 รายการหรือที่สร้างตั้งแต่เริ่มต้น สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ โปรดดู คู่มือนักพัฒนาของ Amazon A2I

รูปภาพด้านล่างแสดงอินเทอร์เฟซของผู้ตรวจสอบในการกลั่นกรองเนื้อหา ซึ่งมีตัวอย่างงานเป็นการระบุเนื้อหาบนรูปภาพที่อาจไม่ปลอดภัยหรือไม่เหมาะสม อินเทอร์เฟซจะช่วยให้คุณระบุขั้นตอนที่ชัดเจนเพื่อให้ผู้ตรวจสอบทำงานให้เสร็จสิ้น

รูปภาพด้านล่างแสดงอินเทอร์เฟซของผู้ตรวจสอบในการแยกแบบฟอร์ม ซึ่งช่วยให้คุณแยกคู่คีย์-ค่าจากรูปภาพเอกสารหรือแบบฟอร์มออนไลน์ อินเทอร์เฟซจะช่วยให้คุณระบุขั้นตอนที่ชัดเจนเพื่อให้ผู้ตรวจสอบทำงานให้เสร็จสิ้น

รูปภาพด้านล่างแสดงอินเทอร์เฟซที่กำหนดเองโดยมีการขอให้ผู้ตรวจสอบระบุกีฬาที่เล่นอยู่ในภาพ อินเทอร์เฟซจะช่วยให้คุณระบุขั้นตอนที่ชัดเจนเพื่อให้ผู้ตรวจสอบทำงานให้เสร็จสิ้น

คุณสามารถให้ผู้ทำงานได้หลายคนในการตรวจสอบเพื่อเพิ่มระดับความเชื่อมั่นของผลลัพธ์ เมื่อกำหนดเวิร์กโฟลว์ Amazon A2I คุณสามารถระบุจำนวนผู้ทำงานต่อการตรวจสอบได้ และ Amazon A2I จะกำหนดเส้นทางการตรวจสอบแต่ละรายการตามจำนวนผู้ตรวจสอบดังกล่าว