Een graveerbedrijf wil de kwaliteitscontrole voor gegraveerde platen automatiseren. Ze hebben een S3-bucket met afbeeldingen van defecte platen die moeten worden afgekeurd. Geautomatiseerde voorspellingen met een lage betrouwbaarheid moeten worden doorgestuurd naar een intern beoordelingsteam met behulp van Amazon Augmented AI (A2I). Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De correcte oplossing is om Amazon Rekognition te gebruiken voor de automatische verwerking, omdat dit een service is voor beeld- en videoanalyse die defecten in gegraveerde platen kan detecteren. Gevallen met lage betrouwbaarheid kunnen vervolgens worden doorgestuurd naar Amazon A2I, geconfigureerd met een private workforce. Een private workforce is ideaal voor gevoelige of bedrijfsspecifieke taken, zoals kwaliteitscontrole, omdat het interne medewerkers in staat stelt de beoordeling uit te voeren. Amazon Textract is voor documentanalyse, niet voor beeldanalyse van fysieke objecten. Amazon Transcribe is voor spraak-naar-tekst conversie. AWS Panorama is voor computer vision op de edge, wat hier niet de primaire behoefte is. Amazon Mechanical Turk is een openbare crowd-sourcing dienst, wat minder geschikt is voor interne kwaliteitscontrole dan een private workforce.