Bir şirket, uydu görüntülerinden hangi evlerde güneş paneli olduğunu tespit etmek istiyor. 8.000 eğitim görüntüsü topladılar ve etiketleme için SageMaker Ground Truth kullanacaklar. Şirket içi ekip küçük ve ML deneyimi yok. Bu ekipten en az çaba gerektiren iş akışı hangisidir?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Şirket içi ekipten oluşan özel bir iş gücü oluşturun, görüntüleri etiketlemek için aktif öğrenme özelliğiyle Ground Truth kullanın, ardından algılama modelini eğitmek ve barındırmak için Amazon Rekognition Custom Labels kullanın..
Neden bu cevap
Doğru cevap, ML deneyimi olmayan şirket içi bir ekip için en az çaba gerektiren iş akışını sağlar. Amazon Rekognition Custom Labels, özel etiketleme ve model eğitimi için tamamen yönetilen bir hizmettir ve ML uzmanlığı gerektirmez. Ground Truth'un aktif öğrenme özelliği, etiketleme yükünü azaltarak ekibin verimliliğini artırır. Diğer seçenekler ya manuel etiketleme ile daha fazla çaba gerektirir (Ground Truth'ta manuel etiketleme), ya daha fazla ML uzmanlığı gerektiren SageMaker algoritmalarını kullanır (SageMaker'ın yerleşik Object Detection algoritması), ya da hassas veriler için uygun olmayan herkese açık bir iş gücü kullanır (Herkese açık (kitle kaynaklı) bir iş gücü kullanın).
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez