Amazon SageMaker Ground Truth 介绍

亚马逊云科技培训课程 2023-06-25 14:23:02

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Amazon SageMaker Ground Truth 介绍无论背景或经验如何，您都可以使用机器学习。在此课程中，我们将向您介绍一些亚马逊云科技机器学习服务，您可以使用它们来构建模型并向应用程序添加智能。
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amazon-sagemaker-examples：示例笔记本，显示如何在Amazon SageMaker中应用机器学习，深度学习和强化学习
Amazon SageMaker示例 该存储库包含示例笔记本，这些笔记本显示了如何在应用机器学习和深度学习 例子 地面真理标签工作简介 这些示例提供了快速演练，以帮助您入门和使用Amazon SageMaker Ground Truth的贴标作业工作流。 功能的是一个端到端示例，展示了如何将自定义培训，推理逻辑和主动学习功能带入Amazon SageMaker生态系统。 是一个端到端示例，该示例以未标记的数据集开头，使用地面真相API对其进行标记，分析结果，训练图像分类神经使用带注释的数据集进行网络分析，最后使用经过训练的模型执行批处理和在线推理。 是一个类似的端到端示例，但用于对象检测任务。 显示图表以可视化每个类别的注释数量，从而区分人工注释和自动标签（如果您的工作使用自动标签）。 它还显示每个班级中的示例图像，并创建一个pdf，以简洁地显示完整结果。 引入了“扩展清单”的概念，并演示了标签作业的输出文件可以立即用作训练SageMaker机器学习模型的输入文件。 演示了用于完成标签工作的Amazon SageMaker Ground Truth注释合并技术，用于图像分类
人工智能+自动驾驶+rosbag文件处理
此解决方案描述了一个工作流程，该工作流程在Amazon S3上处理ROS bag文件，使用Amazon Elastic Container Services上的AWS Fargate提取视频流中的PNG文件。该解决方案构建了一个包含Amazon Rekognition所有检测结果的DynamoDB表，可以查询该表以找到感兴趣的图像，例如包含汽车的图像。之后，我们希望标记这些图像，并微调一个用于检测道路上汽车的对象检测模型。为了简化起见，我们提供了一个来自边界框标记作业的示例SageMaker Ground Truth Manifest文件。为了训练对象检测模型，我们将把SageMaker Ground Truth Manifest文件转换成RecordIO文件格式，在此之后，我们已经从我们的标记作业中视觉检查了注释质量
(源码)基于Sagemaker的快速人脸检测系统.zip
# 基于Sagemaker的快速人脸检测系统 ## 项目简介 本项目利用Amazon Sagemaker平台实现了快速人脸检测功能。借助Sagemaker的各项特性，如Notebook Instance、Ground Truth、Training jobs和Endpoint，完成了从数据标记、模型训练到模型部署的全流程，为用户提供便捷的人脸检测服务。 ## 项目的主要特性和功能 1. 灵活的数据处理支持将准备好的数据直接上传到S3，可通过代码或手动方式完成。利用Ground Truth进行数据标记，支持 bounding box 任务类型，AWS 会派遣人力协助标记。 2. 多样的模型训练方式提供多种模型训练选择，包括使用内建演算法、自定义演算法、自己准备 Container 等。以 Vision Object Detection (MxNet) 内建演算法为例，可根据不同业务情境和资料格式进行参数设置。
AWS AI服务在游戏场景的应用.pdf
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