Amazon SageMaker Ground Truth

전문가 팀과 협력하여 데이터의 가치를 극대화하는 생성형 AI 애플리케이션을 구축, 테스트 및 최적화하세요.

데모 요청
파일럿 요청

SageMaker Ground Truth를 사용해야 하는 이유

AWS는 정의된 모델 지연 시간, 비용 또는 정확도 목표를 달성하기 위해 자사 또는 타사 모델을 미세 조정할 수 있는 실무 과학 및 엔지니어링 지원을 제공합니다. Amazon SageMaker Ground Truth는 가장 포괄적인 모델 사용자 지정 기능을 제공하므로, ML 수명 주기 전반에 걸쳐 인적 피드백의 이점을 활용하여 모델의 정확성과 연관성을 개선할 수 있습니다. 우리는 모든 산업 분야에서 데이터 준비부터 조정, 테스트 및 평가에 이르는 모델 미세 조정 프로세스를 가속화하기 위해 AWS 환경에서 작업합니다. SageMaker Ground Truth를 사용하면 일반 AI 모델을 고유한 비즈니스 가치를 제공하는 강력한 사용자 지정 솔루션으로 빠르게 변환할 수 있습니다.

작동 방식

레이블링 애플리케이션을 구축하거나 레이블링 인력을 관리할 필요 없이 고품질 훈련 데이터세트를 생성합니다.

SageMaker Ground Truth의 이점

사용자 지정 모델은 속도, 정확성 및 비용 효율성 측면에서 기준 지표에 비해 측정 가능한 개선을 보여줍니다. 이러한 기술 기반을 통해 팀은 자신 있게 AI 솔루션을 배포하고 규모를 조정할 수 있습니다.
그 영향은 즉각적이고 오래 지속됩니다. 전문 도메인 태스크와 이전에는 까다로웠던 언어 요구 사항을 더 잘 처리하는 AI 워크로드를 통해 운영이 더욱 간소화됩니다.
미세 조정된 소형 모델을 구현하여 AI 운영 비용을 줄이는 동시에 동일하거나 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 리소스를 더 효율적으로 활용하고 AI 투자에 대한 ROI를 높일 수 있습니다.
SageMaker Ground Truth는 완벽한 솔루션 패키지를 제공합니다. 팀은 포괄적인 문서와 완전한 코드 리포지토리를 바탕으로 사용 사례에 맞게 특별히 최적화된 사용자 지정 프로덕션 지원 모델을 받게 됩니다.

사용 사례

주요 사용 사례로 빠르게 시작하기

텍스트 요약, Q&A 쌍, 인용, 캡션 등 사람이 생성한 데이터를 사용하여 AI 기반 애플리케이션의 FM을 훈련합니다.

예시 및 데모 데이터에 대해 자세히 알아보기

인적 피드백을 사용하여 모델 응답의 순위를 매기거나 분류하고(예: 최상부터 최악까지) 이 데이터를 사용하여 FM을 훈련합니다.

순위 데이터에 대해 자세히 알아보기

사람이 직접 모델 출력을 손쉽게 검토, 비교 및 평가하여 취약성을 발견하고 편향을 줄이며 유해성을 없앨 수 있도록 지원합니다.

텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 포인트 클라우드를 레이블링하여 다양한 사용 사례에 맞게 ML 모델을 훈련합니다.

데이터 레이블링에 대해 자세히 알아보기