Amazon SageMaker Ground Truthの概要とメリット

Amazon SageMaker Ground Truthの概要

機械学習を目的とした大規模なトレーニングデータにラベルを付与できるサービスです。
数分でラベリングでき、トレーニングデータセットをスムーズに構築できます。一般的に誤ったラベルによって、システムは不正確な予測を行うようになります。
その点、Amazon SageMaker Ground Truthは注釈の統合によって、データラベルの精度を高めています。2名以上のラベル付与担当者からラベル入力を集め、組み合わせて機械学習モデル用のデータラベルを作成しています。
Amazon SageMaker Ground Truthの利点

Amazon SageMaker Ground Truthには、自動ラベル付け機能が搭載されています。自動セグメンテーション機能によって、数回のクリックでキャプチャ作業を完了できます。クリックの回数を大幅に減らせるので、作業効率が高まることでしょう。
そのほか、Amazon SageMaker Ground Truthでは、クラウドソーシングであるAmazon Mechanical Turkによって、機械学習の関連作業を行う独立請負業者(50万人以上)と連携できます。
Amazon SageMaker Ground Truthのまとめ

Amazon SageMaker Ground Truthは、データの自動ラベリングが利用できる点に強みがありました。学習モデルによってラベル付けができないときは、担当者に送信される仕組みです。ラベル付けの精度が高いので、システムの予測精度を高めたいケースに適しているサービスといえるでしょう。
▼こちらの記事もおすすめ
AWSとは? わかりやすく解説