[AWS] SageMaker Ground Truth Plus란? 쉽게 정리

 

https://towardsai.net/p/l/amazon-sagemaker-ground-truth-plus-enhanced-data-labeling

 

Amazon SageMaker Ground Truth Plus

2020년 AWS re:Invent 2020에서 처음 출시 발표된 서비스

SageMaker Ground Truth Plus는 머신 러닝 모델의 학습 데이터를 사람이 직접 데이터 라벨링 관리할 수 있는 서비스이다.

이를 통해, 데이터의 퀄리티를 높일 수 있다.

(Amazon SageMaker Ground Truth의 확장 버전이다)

 

 

👨‍🏫 Human-in-the-loop (사람 개입)

자동 라벨링과 사람의 검토를 통해 데이터 라벨링을 더 정확하게 관리할 수 있다.
잘못된 라벨링이나 어려운 데이터를 수정하고, 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/da4b9237bacccdf19c0760cab7aec4a8359010b0/2021/11/24/gtb-pre-labeled-green-boxes.png

 

[AWS Console]

• SageMaker → Ground Truth → Ground Truth Plus 선택 후 활성화
• Create a new labeling job → 라벨링 작업의 유형 선택
• 라벨링 작업에 사용할 데이터 세트 가져오기 (S3에 저장된 데이터)
• 작업자(Workers) 및 검토자(Reviewers) 설정

https://aws.amazon.com/sagemaker-ai/groundtruth/features/

 

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🤔 문제

회사가 보호 안경을 위한 이미지를 생성하는 솔루션을 구축하고 있습니다. 이 솔루션은 높은 정확도를 가져야 하며 잘못된 주석(annotation)의 위험을 최소화해야 합니다.

어떤 솔루션이 이러한 요구 사항을 충족할까요?

 

1. Amazon SageMaker Ground Truth Plus를 사용한 사람 개입 검증(validation)
2. Amazon Bedrock 지식 베이스(knowledge base)를 사용한 데이터 증강
3. Amazon Rekognition을 사용한 이미지 인식
4. Amazon QuickSight Q를 사용한 데이터 요약

정답

정답 1번