Une entreprise a créé des modèles de vision par ordinateur personnalisés et a besoin d'une interface d'étiquetage simple pour réduire les erreurs lorsque les modèles rencontrent de nouvelles données réelles. Quel service ou outil AWS devrait-elle utiliser ?

Amazon SageMaker Ground Truth est le service AWS idéal pour créer des ensembles de données d'entraînement de haute qualité pour les modèles d'apprentissage automatique, y compris la vision par ordinateur. Il fournit des outils d'étiquetage de données intégrés et une interface simple qui permet de réduire les erreurs humaines lors de l'annotation de nouvelles données. Amazon SageMaker Canvas est un service sans code pour les analystes métier afin de créer des modèles ML sans écrire de code, mais il n'est pas conçu pour l'étiquetage de données. Amazon Bedrock playground est une interface pour expérimenter avec des modèles de fondation, et Amazon Bedrock Agents permet de créer des agents conversationnels, aucun des deux n'étant pertinent pour l'étiquetage de données de vision par ordinateur.