Amazon SageMaker Ground Truth se ha establecido como una solución vanguardista en el ámbito del etiquetado de datos, ofreciendo una plataforma completa y escalable para manejar distintos tipos de datos, incluidos textos, imágenes, videos y nubes de puntos 3D. Este servicio, proporcionado por AWS, presenta ahora SageMaker Ground Truth Plus, una opción gestionada que promete simplificar aún más los procesos de generación de datos de entrenamiento de alta calidad para modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML).
Para comenzar a utilizar SageMaker Ground Truth Plus, los usuarios deben completar un formulario de consulta disponible en la página de inicio del servicio o, si ya cuentan con una cuenta de AWS, enviar una solicitud de proyecto directamente en la consola. Un experto de AWS se pondrá en contacto para revisar los requisitos específicos del proyecto de etiquetado, permitiendo incluir detalles esenciales como la necesidad de conocimientos especializados en determinados temas o idiomas, o la ubicación geográfica de los etiquetadores.
Una vez que la solicitud es aprobada, los usuarios pueden formar su equipo de proyecto, quienes recibirán invitaciones para unirse y colaborar. Posteriormente, se deben cargar los datos a etiquetar en un bucket de Amazon S3, permitiendo su inclusión en el proyecto mediante la creación de un lote que contenga los objetos de datos.
El equipo de SageMaker Ground Truth Plus se encarga de reclutar y entrenar a los anotadores según las necesidades específicas del usuario. Estos anotadores reciben una interfaz personalizada para realizar el etiquetado, y tras superar los controles de calidad internos, los datos etiquetados son devueltos al bucket de S3 para su uso en el entrenamiento de modelos ML.
Este enfoque automatizado y gestionado por AWS elimina la complejidad de construir y gestionar un equipo propio de etiquetadores, proporcionando además una interfaz amigable y herramientas integradas que permiten monitorizar el progreso de los proyectos con facilidad. A medida que los datos etiquetados con precisión se reciben, los usuarios pueden entrenar sus modelos con confianza, asegurando un rendimiento y exactitud óptimos.
Finalmente, SageMaker Ground Truth Plus no solo representa un significativo avance en la gestión de datos para proyectos de aprendizaje automático, sino que también libera a los desarrolladores para que puedan enfocarse en construir soluciones innovadoras. Este servicio capitaliza el poder de AWS y su infraestructura para ofrecer una experiencia de etiquetado de datos sin precedentes, apoyando a las organizaciones en su camino hacia la transformación digital y la eficacia en el uso de la inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
