Yalnızca çalışanların erişebileceği, etiketlenmemiş geniş bir görsel koleksiyonunuz var. En yüksek etiketleme doğruluğunu elde etmek için hangi adımları atmalısınız? (İki tane seçin.)

Doğru etiketleme doğruluğu için, Amazon SageMaker Ground Truth kullanarak etiketleme görevini ve gereksinimlerini belirten bir açıklama işi oluşturmanız gerekir. Bu, etiketleme sürecini yapılandırır ve tutarlılığı sağlar. Ardından, bu açıklama işini çalıştırmak ve incelemek için özel bir iş gücü sağlamanız önemlidir. Özel bir iş gücü, verilerinizin hassasiyeti ve doğruluğu için gerekli olan uzmanlığı ve güvenilirliği sunar. Amazon Rekognition kullanmak otomatik etiketleme sağlasa da, etiketlenmemiş ve hassas veriler için en yüksek doğruluğu garanti etmez. Derin öğrenme modelini doğrudan ham veri üzerinde eğitmek, etiketleme doğruluğu yerine modelin kendi kendine etiket çıkarmasına dayanır ki bu, yüksek doğruluk gerektiren durumlar için uygun değildir. Amazon Mechanical Turk, geniş bir genel iş gücü sunsa da, hassas verilere erişimi olan ve yüksek doğruluk standartlarını karşılayabilecek özel bir iş gücü kadar güvenilir olmayabilir.