Une entreprise doit générer des images pour des lunettes de protection avec une grande précision tout en minimisant les annotations incorrectes. Quelle solution répond le mieux à ces exigences ?

La validation "human-in-the-loop" avec Amazon SageMaker Ground Truth Plus est la solution la plus appropriée car elle permet à des annotateurs humains experts de vérifier et de corriger les annotations générées automatiquement ou de créer des annotations de haute qualité dès le départ. Cela garantit une grande précision des images pour les lunettes de protection et minimise les erreurs, ce qui est crucial pour des applications où la précision est primordiale. L'augmentation des données avec Amazon Bedrock est utile pour générer plus de données d'entraînement, mais ne garantit pas la précision des annotations existantes. Amazon Rekognition est un service de reconnaissance d'images pré-entraîné, non un outil d'annotation. Amazon QuickSight Q est un outil de BI pour l'analyse de données, sans rapport avec l'annotation d'images.