Amazon SageMaker Ground Truth

Obtenga datos generados por humanos para personalizar modelos en tareas específicas o con datos específicos de la empresa y el sector

Utilice la evaluación humana para comparar y seleccionar el modelo fundacional (FM) que mejor se adapte a su caso de uso

Cree conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad para mejorar la precisión de los modelos con personal experto y bajo demanda

Acelere y automatice las tareas con interacción humana, desde la generación y anotación de datos hasta la revisión, personalización y evaluación de modelos, a la vez que reduce los costes

Utilice datos generados por humanos, como resúmenes de texto, pares de preguntas y respuestas, citas y subtítulos para entrenar a los FM para aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial

Obtenga más información sobre los datos de ejemplo y demostración

Utilice los comentarios de las personas para organizar o clasificar las respuestas de los modelos (por ejemplo, de mejor a peor) y utilice estos datos para entrenar a los FM

Obtenga más información sobre los datos de clasificación

Permita que las personas revisen, comparen y evalúen fácilmente los resultados de los modelos para descubrir vulnerabilidades, reducir los sesgos y eliminar la toxicidad

Etiquete texto, imágenes, video, audio y nube de puntos para entrenar modelos de machine learning para una variedad de casos de uso

Obtenga más información sobre el etiquetado de datos