Bir şirket MP4 videolarını Amazon S3'te depoluyor ve daha önce bir hareket sınıflandırma modeli için tüm video karelerini etiketlemek 4 ay sürüyordu. Mevcut SageMaker iş akışını kullanarak modeli yeniden eğitmek ve etiketleme süresini azaltmak istiyorlar. Etiketleme süresini hangi yaklaşım azaltacaktır?

Doğru cevap, video karelerini etiketlemek için Amazon Rekognition ile Amazon Augmented AI (Amazon A2I) etiketleme arayüzünü kullanmaktır. Amazon Rekognition, önceden eğitilmiş bilgisayar görüşü modelleri sunarak video karelerindeki nesneleri, etkinlikleri ve sahneleri otomatik olarak algılayabilir. Amazon A2I ise bu otomatik etiketlemeyi insan incelemesiyle birleştirerek yüksek doğrulukta etiketleme sağlar ve etiketleme süresini önemli ölçüde azaltır. Diğer seçenekler neden yanlış: SageMaker Ground Truth kullanmak, video etiketleme işleri için uygun olsa da, Rekognition'ın otomatik etiketleme yeteneklerini kullanmadan sıfırdan etiketleme süreci yine de uzun sürebilir. SageMaker JumpStart'ı etiketleme modeli geliştirmek için kullanmak, doğrudan etiketleme süresini azaltmaz; daha çok model geliştirme sürecini hızlandırır. SageMaker Data Wrangler, veri hazırlığı ve özellik mühendisliği için kullanılır, etiketleme sürecini optimize etmek için doğrudan bir araç değildir.