Amazon SageMaker Ground Truth

Trabalhe com nossa equipe de especialistas para criar, testar e otimizar aplicações de IA generativa que revelam o valor dos seus dados.

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Por que SageMaker Ground Truth?

Oferecemos suporte prático em ciência e engenharia para ajustar modelos próprios ou de terceiros, a fim de atingir metas definidas de latência, custo ou precisão. O Amazon SageMaker Ground Truth oferece o conjunto mais abrangente de recursos de personalização de modelos, permitindo que você aproveite o poder do feedback humano em todo o ciclo de vida do ML para melhorar a precisão e a relevância dos modelos. Trabalhamos no seu ambiente da AWS para acelerar o processo de ajuste fino do modelo, desde a preparação dos dados até o ajuste, teste e avaliação, para qualquer setor. Com o SageMaker Ground Truth, você transformará rapidamente modelos genéricos de IA em soluções poderosas e personalizadas que agregam valor exclusivo aos negócios.

Como funciona

Crie conjuntos de dados de treinamento de alta qualidade sem precisar criar aplicativos de etiquetagem ou gerenciar uma força de trabalho de etiquetagem.

Benefícios do SageMaker Ground Truth

O modelo personalizado demonstra melhorias mensuráveis em relação às métricas de referência, seja em velocidade, precisão ou eficiência de custos. Essa base técnica permite que suas equipes implantem e escalem suas soluções de IA com confiança.
O impacto é imediato e duradouro. As operações ficam mais simplificadas com workloads de IA que lidam melhor com tarefas de domínio especializado e requisitos de linguagem anteriormente desafiadores.
Ao implementar modelos menores e mais ajustados, você pode obter o mesmo desempenho ou até melhor, reduzindo suas despesas operacionais com IA. Isso se reflete em uma utilização mais eficiente dos recursos e um melhor retorno sobre o investimento em IA.
O SageMaker Ground Truth oferece um pacote completo de soluções. Suas equipes recebem um modelo personalizado e pronto para produção, otimizado especificamente para o seu caso de uso, respaldado por documentação abrangente e um repositório de código completo.

Casos de uso

Comece a usar rapidamente com os principais casos de uso

Use dados gerados por humanos, como resumos de texto, pares de perguntas e respostas, citações e legendas para treinar FMs para aplicações baseadas em IA

Saiba mais sobre dados de exemplo e demonstração

Use o feedback humano para classificar e/ou classificar as respostas do modelo (por exemplo, da melhor para a pior) e use esses dados para treinar FMs

Saiba mais sobre dados de classificação

Permita que os humanos revisem, comparem e avaliem facilmente os resultados do modelo para descobrir vulnerabilidades, reduzir preconceitos e eliminar a toxicidade

Identifique texto, imagens, vídeo, áudio e nuvem de pontos para treinar modelos de ML para uma variedade de casos de uso

Saiba mais sobre rotulagem de dados