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# 使用 human-in-the-loop 标注数据
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要训练机器学习模型，您需要一个大型、高质量的标注数据集。您可以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 为您的数据添加标签。从 Ground Truth [内置任务类型](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/sms-task-types.html)中选择一个，或者创建自己的[定制标注工作流](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/sms-custom-templates.html)。要提高数据标签的准确性并降低标记数据的总成本，请使用 Ground Truth 增强型数据标注功能，例如[自动化数据标注](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/sms-automated-labeling.html)和[注释合并](https://docs.amazonaws.cn/sagemaker/latest/dg/sms-annotation-consolidation.html)。



**Topics**
+ [使用 Amazon G SageMaker round Truth 使用人类训练数据标签](sms.md)
+ [使用 Amazon G SageMaker round Truth Plus 为数据添加标签](gtp.md)
+ [人力](sms-workforce-management.md)
+ [Crowd HTML 元素参考](sms-ui-template-reference.md)
+ [使用 Amazon Augmented AI 进行人工审核](a2i-use-augmented-ai-a2i-human-review-loops.md)