使用 Amazon Augmented AI 进行人工审核 - Amazon SageMaker
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使用 Amazon Augmented AI 进行人工审核

此功能在中国区域中不可用。

当您使用 AI 应用程序(例如 Amazon Rekognition、Amazon Textract 或自定义机器学习 (ML) 模型)时,可以使用 Amazon Augmented AI 对低置信度的预测或对预测的随机采样进行人工审核。

什么是 Amazon Augmented AI?

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 是一项服务,通过消除与构建人工审核系统或管理大量人工审核人员相关的繁重工作,为所有开发人员提供对 ML 预测的人工审查。

许多 ML 应用程序都要求对低置信度的预测进行人工审核,以确保结果的准确性。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。但是,构建人工审核系统既费时又成本高昂,因为它涉及实施复杂的流程或工作流,需要编写自定义软件来管理审核任务和结果,而且在许多情况下,还需要管理大量审核人员。

Amazon A2I 简化了为 ML 应用程序构建和管理人工审核的过程。Amazon A2I 面向常见的 ML 使用场景(例如内容审核和文档中的文本提取),提供了内置的人工审核工作流。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。借助 Amazon A2I,当模型无法进行高置信度的预测或无法连续审计其预测时,您可以允许人工审核人员介入。

Amazon A2I 使用场景示例

以下示例演示了如何使用 Amazon A2I 将人工审核循环集成到机器学习应用程序中。在 使用 Amazon A2I 的使用场景和示例 中,对于每个这些示例,您都可以找到一个演示该工作流的 Jupyter 笔记本。

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Textract 结合使用 – 通过人工来审核单页文档中的重要键值对,或者让 Amazon Textract 随机采样并将数据集中的文档发送给人工进行审核。

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Rekognition 结合使用 – 如果 Amazon Rekognition 返回的置信度分数较低,则通过人工来审核不安全图像中的明显成人或暴力内容,或者 Amazon Rekognition 对数据集中的图像随机抽样并发送给工作人员进行审核。

  • 使用 Amazon A2I 实时审核 ML 推理 – 使用 Amazon A2I 实时审核部署到 SageMaker 托管端点的模型进行的低置信度推理,并使用 Amazon A2I 输出数据以增量方式训练模型。

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Comprehend 结合使用 – 通过人工来审核 Amazon Comprehend 对文本数据进行的推理,例如情绪分析、文本语法和实体检测。

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Transcribe 结合使用 – 通过人工来审核 Amazon Transcribe 对视频或音频文件的转录。使用对转录的人工审核循环的结果来创建自定义词汇,并改善未来类似视频或音频内容的转录。

  • 将 Amazon A2I 与 Amazon Translate 结合使用 – 通过人工来审核 Amazon Translate 返回的低置信度翻译。

  • 使用 Amazon A2I 审核表格数据 – 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 – 工作方式