Introducción

Amazon SageMaker presenta dos ofertas de etiquetado de datos: Amazon SageMaker Ground Truth Plus y Amazon SageMaker Ground Truth. Ambas opciones permiten identificar datos sin procesar, como imágenes, archivos de texto y videos y agregar etiquetas informativas para crear conjuntos de datos de formación de alta calidad para modelos de machine learning (ML). Para comenzar, consulte estos recursos para desarrolladores.

Introducción a Amazon SageMaker Ground Truth Plus

Cree conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad sin tener que crear aplicaciones de etiquetado ni administrar personal de etiquetado.

GUÍA PARA DESARROLLADORES


Siga esta guía paso a paso para comenzar a utilizar Amazon SageMaker Ground Truth Plus. 

BLOG


Lea este blog para comprender cómo crear conjuntos de datos de entrenamiento sin recursos internos y ahorrar costos. 

TUTORIAL


En este video, verá a los expertos de AWS compartir cómo puede crear fácilmente conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad sin tener que crear aplicaciones de etiquetado y gestionar su propio personal de etiquetado.

AWS re:Invent 2021 - AWS On Air ft. Amazon SageMaker Ground Truth Plus (20:52)

Introducción a Amazon SageMaker Ground Truth

Aprenda a crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión.

GUÍA PARA DESARROLLADORES


Siga esta guía paso a paso para comenzar a utilizar Amazon SageMaker Ground Truth rápidamente. 

TUTORIAL


Comience a etiquetar conjuntos de datos de entrenamiento en 10 minutos.

SEMINARIO WEB


En esta charla técnica bajo demanda, aprenderá a etiquetar los datos de entrenamiento mediante flujos de trabajo en Amazon SageMaker Ground Truth.

BLOG


Lea este blog para saber cómo ahorrar dinero en el etiquetado de datos.

Etiquete los datos de forma rápida y precisa

Utilice estos recursos a fin de etiquetar los datos para los conjuntos de datos de entrenamiento en el menor tiempo posible.

VIDEO


En este video, verá cómo un experto de AWS etiqueta los datos y crea conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión.

Cree conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión a costos reducidos con Amazon SageMaker Ground Truth (13:58)

SEMINARIO WEB


En esta charla técnica bajo demanda, descubrirá cómo el etiquetado de datos puede ayudar a los representantes de atención al cliente a gestionar las solicitudes de ayuda de manera más eficiente.

BLOG


Aprenda a usar un modelo entrenado con un trabajo de etiquetado anterior para poner en marcha un nuevo trabajo con Amazon SageMaker Ground Truth.

LABORATORIO PRÁCTICO


Siga estos ejercicios en GitHub para usar Amazon SageMaker Ground Truth.

VIDEO


Descubra cómo la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL) utiliza Amazon SageMaker Ground Truth para crear conjuntos de datos de entrenamiento a fin de hacer un seguimiento de los jugadores que se mueven en el campo. En este video interactivo, aprenderá a configurar trabajos de etiquetado de videos, supervisar etiquetas e identificar etiquetas problemáticas.

Cómo la Liga Nacional de Fútbol Americano [NFL] crea conjuntos de datos de entrenamiento en visión artificial a escala

Flujos de trabajo personalizados

Incorpore flujos de trabajo personalizados de etiquetado de datos a Amazon SageMaker Ground Truth.

BLOG


En este blog, aprenderá a usar un flujo de trabajo personalizado en Amazon SageMaker Ground Truth.

BLOG


Aprenda a crear conjuntos de datos previos y posteriores al procesamiento para flujos de trabajo personalizados.

BLOG


Descubra cómo el etiquetado de datos automatizado reduce significativamente los costos de etiquetado de datos.