HAQM SageMaker Ground Truth 開発者リソース

HAQM SageMaker Ground Truth Plus の使用を開始するには、このステップバイステップガイド通りに進めてください。

このブログを読んで、社内リソースなしでトレーニングデータセットを作成し、コストを節約する方法を学習してください。

この動画では、AWS の専門家が、ラベリングアプリケーションを構築したり、ラベル付けのための自社のワークフォースを管理したりすることなく、高品質のトレーニングデータセットを簡単に作成する方法をご紹介します。

HAQM SageMaker Ground Truth の使用をすぐに開始するには、このステップバイステップガイド通りに進めてください。

10 分でトレーニングデータセットのラベル付けを開始できます。

このオンデマンドテクニカルトークでは、HAQM SageMaker Ground Truth のワークフローを使用してトレーニングデータにラベル付けする方法を学びます。

このブログを読んで、データラベリングにかかる費用を節約する方法を学びましょう。

この動画では、AWS の専門家がデータをラベル付けし、非常に正確なトレーニングデータセットを作成する様子をご覧ください。

このオンデマンドのテックトークでは、データラベルがカスタマーサポート担当者がヘルプリクエストをより効率的に管理するのにどのように役立つかを学びます。

以前のラベリングジョブのトレーニング済みモデルを使用して、HAQM SageMaker Ground Truth で新しいジョブをすぐに開始する方法を学びましょう。

HAQM SageMaker Ground Truth を使用するには、GitHub のこちらの演習に取り組みましょう。

National Football League (NFL) が HAQM SageMaker Ground Truth を使用してトレーニングデータセットを構築し、フィールド上を移動する選手を追跡している方法をご覧ください。このインタラクティブな動画では、動画のラベル付けジョブの設定方法、ラベルの監視方法、問題のあるラベルの特定方法を学びます。

このブログでは、HAQM SageMaker Ground Truth でカスタムワークフローを使用する方法を学びます。

カスタムワークフロー用の前処理データセットと後処理データセットの作成方法を学びます。

自動データラベリングがどのようにデータラベリングコストを大幅に削減するかを説明します。