従業員のみがアクセスできる、ラベル付けされていない大量の画像コレクションがあります。最高のラベル付け精度を達成するには、どのステップの組み合わせを実行する必要がありますか？（2つ選択してください。）

大量のラベル付けされていない画像コレクションに対して最高のラベル付け精度を達成するには、人間によるアノテーションが不可欠です。Amazon SageMaker Ground Truthは、ラベル付けタスクと要件を定義するアノテーションジョブを作成するためのサービスです。従業員のみがアクセスできるコレクションであるため、プライベートワークフォースを設定し、そのチームにGround Truthで作成されたアノテーションジョブを実行およびレビューさせることで、データセキュリティと品質を確保できます。 Amazon Rekognitionは自動ラベリングサービスですが、最高の精度を求める場合は人間によるレビューが必要です。深層学習モデルに直接ラベルを推論させる方法は、初期のラベリングには適していません。Amazon Mechanical Turkはパブリックワークフォースであり、従業員のみがアクセスできるという要件には合いません。