使用 Amazon A2I 的使用案例和示例 - Amazon SageMaker
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使用 Amazon A2I 的使用案例和示例

您可以使用 Amazon Augmented AI 将人工审核集成到内置任务类型、Amazon Textract 和 Amazon Rekognition 报告,或者使用自定义任务类型

在使用内置任务类型之一创建人工审核工作流程时,您可以指定条件(如置信度阈值)来启动人工审核。满足这些条件时,服务(Amazon Rekognition 或 Amazon Ttextract)将代表您创建人工循环,并将您的输入数据直接提供给 Amazon A2I 以发送给人工审核者。要了解内置任务类型的更多信息,请使用以下内置任务类型:

在使用自定义任务类型时,您可以使用 Amazon A2I 运行时 API 创建并启动人工循环。使用自定义任务类型,将人工审核工作流与其他Amazon服务或您自己的自定义 ML 应用程序。

下表概述了您可以使用 SageMaker Jupyter 笔记本电脑探索的各种亚马逊 A2I 使用案例。要开始使用 Jupyter 笔记本,请使用将 SageMaker 笔记本实例与亚马逊 A2I Jupyter 笔记本电脑一起使用。有关更多示例,请参阅该 GitHub 存储库

使用案例 描述 任务类型

将 Amazon A2I 与 Amazon Textract 结合使用

让人们查看单页文档以查看重要的表单键值对,或让 Amazon Textract 随机抽样并将您的数据集中的文档发送给人类进行审核。

内置
将 Amazon A2I 与 Amazon Rekognition 集成使用

如果 Amazon Rekognition 返回低置信度分数,或者让 Amazon Rekognition 随机抽样并将图像从您的数据集发送给人类进行审核,请人类查看不安全的图片是否显式成人或暴力内容。

内置

将 Amazon A2I 与 Amazon Comprehend 结合使用

让人们查看 Amazon Comprehend 关于文本数据(如情绪分析、文本语法和实体检测)的推论。

Custom

将 Amazon A2I 与 Amazon Transcribe 合使用

让人们查看 Amazon Transcribe 视频或音频文件的转录。使用转录人工审阅循环的结果来创建自定义词汇并改进类似视频或音频内容的未来转录。

Custom
将 Amazon A2I 与 Amazon Translate 结合使用

让人们查看 Amazon Translate 退回的低可信度翻译。

Custom

使用亚马逊 A2I 查看实时 ML 推理

使用 Amazon A2I 查看部署到 SageMaker 托管终端节点的模型所做的实时、低可信度推断,并使用 Amazon A2I 输出数据对模型进行增量训练。

Custom

使用 Amazon A2I 审查表格数据

使用 Amazon A2I 将人工审查循环集成到使用表格数据的 ML 应用程序中。

Custom

将 SageMaker 笔记本实例与亚马逊 A2I Jupyter 笔记本电脑一起使用

有关演示如何将 Amazon A2I 人工审核循环集成到机器学习工作流程的端到端示例,您可以使用GitHub 存储库在 SageMaker 笔记本实例中。

要在 Amazon SageMaker 笔记本实例中使用 Amazon A2I 自定义任务类型示例笔记本:

  1. 如果您还没有有效的 SageMaker 笔记本实例,请按照中的说明创建一个。第 1 步:创建 Amazon SageMaker 笔记本实例

  2. 当您的笔记本实例处于活动状态时,选择打开 JupyterLab添加到笔记本实例名称的右侧。加载 JupyterLab 可能需要一些时间。

  3. 选择 图标以将 GitHub 存储库克隆到您的工作区。

  4. 输入 amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks 存储库 HTTPS URL。

  5. 选择 CLONE (克隆)

  6. 打开要运行的笔记本。

  7. 按照笔记本中的说明配置人工审核工作流程和人工循环,并运行单元格。

  8. 为了避免产生不必要的费用,请在完成演示后停止并删除笔记本实例以及在演练过程中创建的任何 Amazon S3 存储桶、IAM 角色和 CloudWatch Event 资源。