Amazon SageMaker Ground Truth ist ein vollständig verwalteter Datenannotierungsdienst von AWS, der hochwertige, gelabelte Datensätze für Machine-Learning-Anwendungen erstellt. Er kombiniert manuelle Annotation, automatische Vorverarbeitung und aktives Lernen, um die Effizienz des Labeling-Prozesses zu verbessern.

Die Plattform richtet sich an ML-Ingenieure, Data Scientists und Unternehmen, die mit Bildern, Texten, Videos oder 3D-Punktwolken arbeiten.

Wichtige Vorteile:

• Automatisierte Labeling-Workflows, die manuelle Arbeit reduzieren

• Flexible Integration menschlicher Annotatoren (Turk, Dienstleister oder interne Teams)

• Kosten- und Zeitersparnis durch maschinengestütztes Labeling

Was sind die Hauptfunktionen von SageMaker Ground Truth?

Automatisches Labeling mit aktivem Lernen

Ground Truth nutzt ML-Modelle zur Vorannotation von Daten. Unsichere oder fehleranfällige Beispiele werden gezielt Menschen zur Überprüfung vorgelegt. Das Modell verbessert sich kontinuierlich mit jeder neuen Annotation.

• Fokus auf schwierige Fälle für menschliche Überprüfung

• Deutliche Reduktion des manuellen Aufwands

• Anwendbar auf Text, Bilder, Videos und Punktwolken

Flexible Optionen für menschliche Annotation

Je nach Projektanforderung können verschiedene Quellen für menschliche Annotatoren genutzt werden:

• Amazon Mechanical Turk für schnelle, skalierbare Crowd-Anfragen

• Dienstleister über AWS Marketplace

• Eigene, geschützte interne Teams mit Zugriffskontrolle

Alle Optionen bieten integriertes Task-Management und Qualitätssicherung.

Unterstützung für verschiedene Datentypen

Ground Truth ist für viele gängige Annotationstypen und Datenformate geeignet:

• Bild: Objektklassifizierung, Segmentierung, Bounding Boxes

• Text: Kategorisierung, Named Entity Recognition, Stimmungsanalyse

• Video: Objektverfolgung, Aktivitätserkennung

• 3D-Punktwolken: Detektion und Segmentierung (z. B. für LiDAR-Daten)

Anpassbare Workflows und Benutzeroberflächen

Die Plattform ermöglicht individuell gestaltbare Annotationstasks mit vorgefertigten oder benutzerdefinierten Interfaces.

• Vorlagen für Standardaufgaben verfügbar

• Eigene UIs über HTML/CSS gestaltbar

• Kombination mehrerer Aufgaben in einem Workflow möglich

Eingebaute Qualitätssicherung

Ground Truth enthält Funktionen zur automatischen Prüfung der Annotationen.

• Aggregation durch Mehrheitsvoting oder Algorithmen

• Live-Überwachung der Annotator-Performance

• Berichte und Metriken für Rückverfolgbarkeit und Audits

Warum SageMaker Ground Truth wählen?

• Verbindet maschinelles und menschliches Labeling, effizient und zuverlässig

• Nahtlos in AWS integriert, ideal für bestehende Cloud-Workflows

• Unterstützt komplexe Datentypen, auch für 3D- und Sensordaten

• Bietet flexible Gestaltungsmöglichkeiten für Aufgaben und Interfaces

• Skalierbar für große Projekte, inklusive Compliance- und Governance-Funktionen