将 Amazon Augmented AI 用于人工审核 - Amazon SageMaker
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将 Amazon Augmented AI 用于人工审核

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当您使用 AI 应用程序(如 Amazon Rekognition、 Amazon Textract或自定义机器学习 (ML) 模型)时,可以使用 Amazon Augmented AI 获得低置信度预测或随机预测示例的人工审查。

什么是 Amazon Augmented AI?

利用 Amazon Augmented AI (Amazon A2I),可以轻松地构建人工审核 ML 预测所需的工作流程。Amazon A2I 使所有开发人员都能使用人工审核,消除了与构建人工审核系统或管理大量人工审核人员相关的千篇一律的繁重工作。

许多机器学习应用程序都要求人工审核低置信度预测,以确保结果正确无误。例如,在某些情况下,由于扫描质量差或手写字迹潦草,从扫描的按揭申请表格中提取信息可能需要人工审核。构建人工审核系统可能很耗时且成本高昂,因为它涉及实施复杂的流程或工作流程,编写自定义软件来管理审核任务和结果,以及在许多情况下,管理大量审核人员。

利用 Amazon A2I,可以轻松构建和管理对机器学习应用程序的人工审核。Amazon A2I 为常见机器学习用例提供内置的人工审核工作流程,例如内容审核和文档中的文本提取,这可以轻松地审核 Amazon Rekognition 和 Amazon Textract 中的预测。您还可以为基于 SageMaker 或任何其他工具构建的 ML 模型创建自己的工作流程。借助 Amazon A2I,当模型无法进行高置信度预测或持续审计其预测时,您可以允许人工审核人员介入。

Amazon A2I 使用案例示例

以下是如何使用 Amazon A2I 将人工审核循环集成到 ML 应用程序中的示例。对于其中每个示例,您可以在 中找到一个演示该工作流程的 Jupyter 笔记本使用 的使用案例和示例 Amazon A2I

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Textract – Have human review single page documents 结合使用,以查看重要的表单键值对,或者随机Amazon Textract采样文档并将其从数据集发送给人工审核。

  • 将 Amazon A2I 与 结合使用 Amazon Rekognition– 让人员审查明显的成人或暴力内容的不安全图像 (如果 Amazon Rekognition 返回低置信度得分),或者让 从数据集中Amazon Rekognition随机采样并将图像发送给人员以供审查。

  • 使用 查看实时 Amazon A2I ML 推理 – 用于Amazon A2I查看部署到 SageMaker 托管终端节点的模型进行的实时低置信度推理,并使用Amazon A2I输出数据以增量方式训练模型。

  • 将 Amazon A2I 与 结合使用 Amazon Comprehend – 让人员审查有关文本数据的Amazon Comprehend推理,如情绪分析、文本语法和实体检测。

  • 将 Amazon A2I 与 结合使用 Amazon Transcribe – 让人员审查视频或音频文件的Amazon Transcribe转录。使用转录人工审核循环的结果创建自定义词汇表,并改进以后对类似视频或音频内容的转录。

  • 将 Amazon A2I 与 结合使用 Amazon Translate – 让人员审查从 返回的低置信度翻译Amazon Translate。

  • 使用 Amazon A2I 查看表格数据 – 使用 Amazon A2I 将人工审核循环集成到使用表格数据的 ML 应用程序中。


        Amazon Augmented AI - 工作原理