Медиакомпания располагает очень большим архивом неразмеченных изображений, текстов, аудио- и видеоматериалов и нуждается в быстрой индексации активов, чтобы исследователи могли находить релевантный контент. Команда имеет ограниченный опыт в области машинного обучения. Какой подход позволит быстрее всего создать поисковые теги?

Правильный ответ — использование Amazon Rekognition, Amazon Comprehend и Amazon Transcribe. Эти сервисы AWS являются полностью управляемыми и предоставляют готовые модели машинного обучения для анализа изображений (Rekognition), текста (Comprehend) и аудио/видео (Transcribe). Они позволяют быстро и автоматически индексировать большие объемы неразмеченных данных, что идеально подходит для команды с ограниченным опытом в машинном обучении. Создание задач Amazon Mechanical Turk для ручной разметки займет значительно больше времени и будет дороже, особенно для "очень большого архива". Использование Amazon Transcribe с последующим обучением моделей в Amazon SageMaker или создание пользовательских моделей на AWS Deep Learning AMI требуют значительного опыта в машинном обучении и больше времени на разработку и обучение, что противоречит требованию "быстрее всего" и "ограниченный опыт".