医療画像チームは、S3にラベル付けされていないCTスキャンを多数保有しており、承認されたユーザーのみがアクセスできるラベリングパイプラインを構築する必要があります。最小限の開発労力でラベリングパイプラインを構築できる一連のステップはどれですか？

医療画像は機密性が高いため、承認されたユーザーのみがアクセスできるプライベートワークフォースが適切です。Amazon SageMaker Ground Truthは、最小限の開発労力でラベリングパイプラインを構築するためのマネージドサービスです。CTスキャンは通常、特定の領域を識別するためにバウンディングボックスでアノテーションされるため、組み込みのバウンディングボックスタスクタイプが最適です。マニフェストファイルは、S3内のデータセットをGround Truthに指示するために必要です。 誤った選択肢: カスタムツールは開発労力が大きすぎます。 Mechanical Turkは公開ワークフォースであり、機密性の高い医療画像には適しません。 CognitoとAmplifyによるカスタムWebアプリも開発労力が大きすぎます。