某公司將 MP4 影片儲存在 Amazon S3 中，之前需要 4 個月才能標記所有影片影格以用於動作分類模型。他們需要使用現有的 SageMaker 工作流程重新訓練模型，並希望縮短標記時間。哪種方法可以縮短標記時間？

正確答案是使用 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 的標記介面搭配 Amazon Rekognition 來標記影片影格。Amazon A2I 允許將人類審查納入機器學習工作流程，特別是處理 Amazon Rekognition 等服務的低信賴度預測。透過將 Rekognition 的自動標記結果與 A2I 的人類審查結合，可以顯著加速標記過程，同時保持準確性。 其他選項的解釋： 使用 SageMaker Ground Truth 註釋影片影格：Ground Truth 是一個標記服務，但它本身不包含自動化預標記功能來加速過程。 使用 SageMaker JumpStart 搭配預先訓練的電腦視覺模型來開發標記模型：JumpStart 提供預訓練模型，可用於開發新的模型，但它不是一個直接的標記解決方案，也無法直接加速現有資料的標記過程。 使用 SageMaker Data Wrangler 建立資料工作流程。使用該工作流程來優化標記過程：Data Wrangler 主要用於資料準備和特徵工程，而不是用於加速人工標記或結合自動化標記服務。