У вас есть большая коллекция неразмеченных изображений, доступ к которым имеют только сотрудники. Чтобы добиться максимально точной разметки, какую комбинацию шагов следует предпринять? (Выберите два.)

Правильные ответы — использование Amazon SageMaker Ground Truth для создания задания аннотации и настройка рабочих групп для обеспечения частной рабочей силы. SageMaker Ground Truth позволяет создавать высококачественные наборы данных для машинного обучения, определяя задачу и требования к разметке. Поскольку изображения конфиденциальны и доступны только сотрудникам, необходимо использовать частную рабочую силу, состоящую из этих сотрудников, для выполнения и проверки задания аннотации. Использование Amazon Rekognition не подходит, так как оно предназначено для автоматической разметки и может не обеспечить нужную точность для специализированных задач, а также не учитывает конфиденциальность данных. Обучение модели глубокого обучения непосредственно на необработанных данных без меток — это подход к неконтролируемому обучению, который не позволит добиться максимально точной разметки, требуемой в задаче. Amazon Mechanical Turk использует публичную рабочую силу, что нарушает требование конфиденциальности данных.