Amazon SageMaker Ground Truth

Trabaje con nuestro equipo de expertos para crear, probar y optimizar aplicaciones de IA generativa que liberen el valor de sus datos.

Solicite una demostración
Solicitar una prueba piloto

¿Por qué elegir SageMaker Ground Truth?

Brindamos soporte práctico de ciencia e ingeniería para refinar un modelo propio o de terceros a fin de lograr objetivos definidos de latencia, costo o precisión del modelo. Amazon SageMaker Ground Truth ofrece el conjunto más completo de capacidades de personalización de modelos, lo que le permite aprovechar el poder de los comentarios humanos a lo largo del ciclo de vida del ML para mejorar la fiabilidad y la pertinencia de los modelos. Trabajamos en su entorno de AWS para acelerar el proceso de refinamiento del modelo, desde la preparación de los datos hasta el ajuste, las pruebas y la evaluación, para cualquier sector. Con SageMaker Ground Truth, transformará con rapidez modelos genéricos de IA en soluciones potentes y personalizadas que ofrecen un valor empresarial único.

Cómo funciona

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

Beneficios de SageMaker Ground Truth

El modelo personalizado demuestra mejoras medibles con respecto a las métricas de referencia, ya sea en velocidad, precisión o rentabilidad. Esta base técnica permite a sus equipos implementar y escalar sus soluciones de IA con confianza.
El impacto es inmediato y duradero. Las operaciones se simplifican con cargas de trabajo de IA que gestionan mejor las tareas de dominio especializadas y los requisitos lingüísticos que antes suponían un desafío.
Al implementar modelos más pequeños y refinados, puede lograr el mismo o mejor rendimiento y, al mismo tiempo, reducir sus gastos operativos de IA. Esto se traduce en una utilización más eficiente de los recursos y en un mejor ROI de sus inversiones en IA.
SageMaker Ground Truth ofrece un paquete de soluciones completo. Sus equipos reciben un modelo personalizado y listo para la producción, optimizado específicamente para su caso de uso, respaldado por una documentación exhaustiva y un repositorio de código completo.

Casos de uso

Comience rápidamente con los casos de uso clave

Utilice datos generados por humanos, como resúmenes de texto, pares de preguntas y respuestas, citas y subtítulos para entrenar a los FM para aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial

Obtenga más información sobre los datos de ejemplo y demostración

Utilice los comentarios de las personas para organizar o clasificar las respuestas de los modelos (por ejemplo, de mejor a peor) y utilice estos datos para entrenar a los FM

Obtenga más información sobre los datos de clasificación

Permita que las personas revisen, comparen y evalúen fácilmente los resultados de los modelos para descubrir vulnerabilidades, reducir los sesgos y eliminar la toxicidad

Etiquete texto, imágenes, video, audio y nube de puntos para entrenar modelos de machine learning para una variedad de casos de uso

Obtenga más información sobre el etiquetado de datos