Amazon ha dado un paso evolutivo en el ámbito de la inteligencia artificial y la gestión de datos presentando mejoras en su servicio SageMaker Ground Truth. Este servicio, crucial para la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad a gran escala, ahora simplifica sus procesos al hacer opcionales las funciones de AWS Lambda en las tareas de etiquetado personalizadas. Ground Truth, que combina anotadores humanos con aprendizaje automático, se utiliza ampliamente para sintonizar modelos de lenguaje y aplicaciones de inteligencia artificial generativa, asegurando que los modelos estén en sintonía con las preferencias humanas.
Anteriormente, establecer un trabajo de etiquetado personalizado requería incorporar funciones Lambda tanto antes como después de la anotación de cada objeto del dataset. Estas funciones permitían una personalización avanzada pero añadían complejidad al flujo de trabajo. Ahora, con la reciente actualización, se pueden omitir estas funciones, facilitando la creación de flujos de trabajo a medida y reduciendo el esfuerzo de desarrollo y la posibilidad de errores de integración.
La nueva capacidad de omitir funciones Lambda simplifica los procesos de configuración de tareas, permitiendo insertar datos directamente desde un archivo de manifiesto en las plantillas de UI, ahorrando así tiempo y reduciendo costes. Los anotadores humanos pueden almacenar sus respuestas directamente en un bucket de Amazon S3, lo que mejora el manejo y el análisis posterior de los datos. Este cambio no solo reduce la complejidad, sino también minimiza el riesgo de errores en la configuración e integración del sistema, y disminuye los costes asociados con el despliegue y la ejecución de funciones Lambda.
SageMaker Ground Truth ahora proporciona una experiencia de configuración más sencilla, manteniendo la flexibilidad para quienes aún requieran el uso de funciones Lambda. Este avance refleja el compromiso de Amazon de ofrecer herramientas más eficientes y accesibles para la comunidad tecnológica y empresarial, facilitando la obtención de datos etiquetados de alta calidad de manera más rápida y con menos pasos. La actualización ya está disponible en todas las regiones que soportan este servicio, prometiendo un futuro con más tipos de tareas integradas y simplificadas.
vía: AWS machine learning blog
