Гравировальная компания хочет автоматизировать контроль качества гравированных табличек. У них есть бакет S3 с изображениями дефектных табличек, которые должны быть отклонены. Автоматические предсказания с низкой степенью достоверности должны быть направлены внутренней команде для проверки с использованием Amazon Augmented AI (A2I). Какое решение соответствует этим требованиям?

Правильный ответ — Amazon Rekognition с Amazon A2I и частным рабочим ресурсом. Amazon Rekognition — это сервис компьютерного зрения, который идеально подходит для анализа изображений, таких как гравированные таблички, для выявления дефектов. Когда Rekognition делает предсказания с низкой степенью достоверности, Amazon A2I может быть использован для направления этих случаев на ручную проверку. Частный рабочий ресурс (private workforce) в A2I позволяет компании использовать своих внутренних сотрудников для проверки, что соответствует требованию "внутренней команде". Amazon Textract предназначен для извлечения текста из документов, а не для анализа изображений на предмет дефектов. Amazon Transcribe используется для преобразования речи в текст. AWS Panorama предназначен для анализа видеопотоков с камер на периферии. Использование Amazon Mechanical Turk в A2I предполагает привлечение внешних работников, что не соответствует требованию использования внутренней команды.