의료 영상 팀에 S3에 레이블이 지정되지 않은 CT 스캔이 많이 있으며, 승인된 사용자만 액세스할 수 있는 레이블링 파이프라인을 구축해야 합니다. 개발 노력을 최소화하면서 레이블링 파이프라인을 구축할 수 있는 단계는 무엇입니까?

정답은 프라이빗(제한된) 인력과 매니페스트 파일을 생성하고, 내장 바운딩 박스 작업 유형을 사용하여 Ground Truth 레이블링 작업을 생성하며, 레이블링 지침을 작성하는 것입니다. Amazon SageMaker Ground Truth는 의료 영상과 같은 민감한 데이터에 대한 레이블링 파이프라인을 구축하는 데 가장 적합한 서비스입니다. 프라이빗 인력을 통해 승인된 사용자만 데이터에 접근하고 레이블링할 수 있도록 통제된 환경을 제공합니다. CT 스캔과 같은 의료 영상에 바운딩 박스 작업은 병변이나 관심 영역을 식별하는 데 유용하며, Ground Truth의 내장 기능으로 개발 노력을 최소화할 수 있습니다. 오답 설명: IAM을 사용하여 인력을 생성하고 EC2에 사용자 지정 레이블링 도구를 구축하는 것은 개발 노력이 많이 들고, SQS를 사용하는 것은 레이블링 워크플로우를 직접 구축해야 하므로 복잡합니다. Mechanical Turk는 공개 인력을 사용하므로 민감한 의료 영상 데이터에는 적합하지 않습니다. Amazon Cognito와 AWS Amplify, Lambda를 사용하는 것은 사용자 지정 웹 앱을 구축하는 것이므로 개발 노력이 매우 많이 듭니다.