Un'azienda ha creato modelli di computer vision personalizzati e necessita di un'interfaccia di etichettatura semplice per ridurre gli errori quando i modelli incontrano nuovi dati reali. Quale servizio o strumento AWS dovrebbe utilizzare?

Amazon SageMaker Ground Truth è la scelta corretta perché fornisce un'interfaccia di etichettatura dei dati gestita, essenziale per creare dataset di alta qualità per l'addestramento e la valutazione dei modelli di computer vision. Permette di definire flussi di lavoro di etichettatura personalizzati e di integrare il lavoro umano con l'etichettatura automatica, riducendo gli errori e migliorando l'accuratezza dei modelli. Amazon SageMaker Canvas è uno strumento per utenti aziendali che consente di creare modelli di machine learning senza codice, non è una soluzione per l'etichettatura dei dati. Amazon Bedrock playground è un'interfaccia per sperimentare con i modelli di base di Bedrock, non per etichettare dati. Amazon Bedrock Agents aiuta a creare agenti basati su LLM per eseguire attività, non è un servizio di etichettatura.