프리 티어
AWS 프리 티어의 일부로 SageMaker Ground Truth를 무료로 시작할 수 있습니다. Amazon SageMaker 최초 사용 후 첫 2개월 동안에는 매월 500개까지 객체 레이블 지정이 무료로 제공됩니다(레이블링 공급 업체 또는 Amazon Mechanical Turk 활용으로 발생하는 추가 비용 제외).
Amazon SageMaker Ground Truth Plus 요금 세부 정보
Amazon SageMaker Ground Truth Plus를 사용하면 레이블링 애플리케이션을 구축하거나 레이블링 인력을 직접 관리할 필요 없이 고품질 기계 학습 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. SageMaker Ground Truth Plus 요금은 레이블 단위(예: 경계 상자, 큐보이드, 키-값 페어 등)로 부과됩니다.
SageMaker Ground Truth Plus를 사용할 때는 특정 사용 사례 및 요구 사항에 맞춰진 사용자 지정 견적이 제공됩니다. 사용자 지정된 견적을 받으려면 프로젝트 요구 사항 양식을 작성하세요.
Amazon SageMaker Ground Truth 요금 세부 정보
Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습을 위한 교육 데이터 집합 개발을 지원합니다. SageMaker Ground Truth는 워크플로라고 부르는 프로세스에서 레이블링 담당자에게 단계별 안내를 제공하여 컨텐츠(예: 이미지, 오디오, 텍스트 등)에 레이블을 지정합니다. Amazon Mechanical Turk 작업자, 고객 직원 또는 서드 파티 공급 업체와 같은 세 그룹의 인력이 이러한 워크플로를 사용하여 레이블링할 수 있습니다. 또한, SageMaker Ground Truth는 이러한 레이블 및 레이블 객체로부터 자동으로 학습할 수 있습니다.
SageMaker Ground Truth 또는 레이블링 담당자를 통해 자동으로 레이블링되었는지의 여부에 따라 각 레이블 객체(예: 이미지, 오디오 녹음, 텍스트 섹션 등)에 대한 비용을 지불하게 됩니다. 공급 업체 또는 Mechanical Turk를 활용하여 레이블을 지정하는 경우 레이블링된 객체당 추가 비용이 발생합니다. 직원을 사용하여 레이블링을 하는 경우 레이블 객체당 추가 비용이 발생하지 않습니다.
객체 요금 세부 정보
검토한 데이터 집합 객체 수에 대한 비용이 청구됩니다. 데이터 집합 객체 1개는 모든 형식에서 데이터의 원자 단위 1개로 정의됩니다.
검토한 객체(이미지, 동영상 프레임, 텍스트 문서, 오디오 파일 등)
3D 포인트 클라우드
인력 요금 세부 정보
Amazon Mechanical Turk의 기본 제공 워크플로
Amazon Mechanical Turk를 사용하여 레이블을 지정한 경우 각 검토 인스턴스에 대해 객체당 요금이 부과됩니다. 객체마다 여러 개의 레이블러를 사용하여 레이블 정확성을 높이는 것이 좋습니다.
공급 업체
공급 업체를 이용하는 경우 공급 업체가 레이블당 요금을 설정합니다. 각 공급 업체의 요금 세부 내역은 AWS Marketplace에서 확인할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Ground Truth 요금 예제
수작업 레이블링을 위해 내부 직원 활용
제조 기업은 기계 학습을 활용하여 제품 이미지를 분류합니다. 모델을 훈련시키기 위해 40,000개의 이미지에 제품 이름으로 레이블을 지정합니다. 이미지 분류를 위한 내장 워크플로를 사용하여 이 회사의 인력이 모든 40,000개의 이미지에 레이블을 지정합니다.
이 회사는 내부 인력을 활용했으므로 40,000개 수작업 레이블 지정 이미지에 대한 요금은 이미지당 0.08 USD로 동일합니다.
총 요금 = 40,000 수작업 레이블링 이미지 x 이미지당 0.08 USD = 3,200 USD
Mechanical Turk를 활용하여 사용자 지정 워크플로를 통해 수작업 레이블링
한 광고회사는 기계 학습을 활용하여 소셜 미디어 게시글의 감정 및 내용 모두를 판단합니다. 모델을 훈련시키기 위해 이 회사는 85,000개의 게시글에 레이블을 지정하기로 결정했습니다. 이 회사는 사용자 지정 워크플로를 개발하여 업로드한 후 게시글당 0.036 USD를 지불하기로 정했습니다. 또한 각 게시글에 레이블을 3회 지정하여 레이블의 정확성을 높이기로 결정했습니다. SageMaker Ground Truth를 활용하여 85,000개의 게시글을 수작업으로 레이블 지정
이 회사는 Mechanical Turk를 활용했으므로 해당 비용에 레이블러 비용으로 각 수작업 레이블 지정 게시글당 0.036 USD의 추가 비용이 포함됩니다.
총 비용 = (50,000 x 기사당 0.08 USD) + (35,000개 게시글 x 게시글당 0.04 USD) + (85,000개 수작업 레이블링 게시글 x 게시글당 0.036 USD x 개체 당 레이블러 3개) = 14,580 USD
Mechanical Turk를 활용하여 내장 워크플로를 통해 수작업 레이블링
한 출판회사는 기계 학습을 활용하여 자연어 처리 애플리케이션을 개발해 신문 기사를 분류합니다. 모델을 훈련시키기 위해 200,000개의 기사에 레이블이 지정되었습니다. 이 회사는 내장 텍스트 분류 워크플로를 선정하고 각 기사를 3회 레이블링하여 레이블 정확성을 향상하기로 결정했습니다. SageMaker Ground Truth를 활용하여 40,000개의 기사가 수작업으로, 그리고 160,000개의 기사가 자동으로 레이블링되었습니다.
이 회사는 Mechanical Turk를 활용했으므로 텍스트 분류 워크플로에는 레이블러 비용으로 각 수작업 레이블링 기사당 0.012 USD의 추가 비용이 포함됩니다.
총 비용 = (50,000 x 기사당 0.08 USD) + (기사 150,000개 x 기사당 0.04 USD) + (수작업 레이블링 기사 40,000개 x 기사당 0.012 USE x 객체당 수작업 인력 3명) + Amazon SageMaker 훈련 및 추론 비용** = 11,440 USD + Amazon SageMaker 훈련 및 추론 비용**
**이러한 비용은 사용하는 데이터 세트의 유형, 레이블링 태스크 유형, 데이터 세트의 이미지 해상도 등 다양한 요소에 따라 달라집니다.
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