通じてラベル作成者に簡単にアクセスできるようにするほか、一般的なラベル付けタスク用の組み込みワークフローとインターフェイスを提供しています。推奨したベンダーを使用することもできます。トレーニングし、独立してデータをラベル付けすることを学習させます。モデル構築の成功は、大量の高品質なトレーニングデータにかかっています。そのようなモデル構築に必要なトレーニングデータを作成するプロセスは、高価で複雑になり、時間がかかることがあります。モデルが正しい判断を行う方法を学習するために、人間が手動でデータにラベルを付ける必要があります。物体を識別できるコンピュータビジョンシステムを構築するには、数億のビデオフレームからなる数千時間のビデオ録画が必要です。その各フレームには、開発したいモデルで作業を開始する前に、道路、他の車、標識などのすべての重要な要素を人間がラベル付けする必要があります。使うと、トレーニング用データセットの作成に必要な時間と労力を大幅に減らすことができるので、コストを削減できます。使ってデータを自動的にラベル付けすることにより達成できます。このモデルは、人間のラベル作成者が作成したラベルからの学習を継続することによって、時間の経過とともに徐々に改善させていくことができます。学習内容に基づき、ラベル付けモデルの判断に高い信頼性がある場合は、ラベルは生データに自動的に適用されます。ラベル付けモデルの判断に対する信頼性が低い場合は、そのデータは人間に返されてラベル付けされます。この人間が作成したラベルは、ラベル作成モデルに返して学習と改善のため活用されます。時間の経過とともにより大量のデータに自動的にラベルを付け、トレーニングデータセットの作成を大幅に高速化させることができます。コストで、迅速に高品質なトレーニングデータセットを作成します。アクティブな学習モデルのラベル付けによる信頼性が低い場合にのみ、データは人間にルーティングされます。この人間がラベル付けしたデータは、学習モデルの機能改善に活用されます。次回のラベルリングでは人間が作業するデータは減少するため、コストが削減されます。ラベル作成者の作業ラベル作成者チームを活用して、ラベル作成リクエストを作成者に直接送ることができます。コンソールにオプションが用意されているので、組織外のラベル作成者と連携できます。万人以上のラベル作成者にアクセスが可能です。事前に審査したプロフェッショナルのラベリング業者を利用することもできます。使い高品質で正確なトレーニングデータセットを構築する機械で生成されたラベリングデータには各ラベルに信頼性スコアが付いた一貫した結果となっているため、このサービスによりラベルの正確性がどのように保たれているかを簡単に確認できます。人間によるラベル付けデータは設定条件に基づいて自動的に採点され、その結果多くのデータが高品質なラベル作成者に送信されて、低品質なラベル作成者の優先度が下がるようになります。削減する方法については、ドキュメントを参照してください。無料利用枠にすぐにアクセスできます。使った構築を開始しましょう。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。