Разметка данных с помощью Amazon SageMaker Ground Truth: практическая демонстрация
Автор: ImTechnos
Загружено: 2026-03-07
Просмотров: 35
Описание:
Как системы машинного обучения получают размеченные обучающие данные для таких задач, как идентификация кошек и собак на изображениях?
В этом видео мы рассмотрим Amazon SageMaker Ground Truth с помощью полной практической демонстрации, где мы узнаем, как размечать изображения и подготавливать наборы данных для моделей машинного обучения.
⏱️ Разделы
00:00 Введение
00:14 Проблема разметки данных в машинном обучении
00:55 Что такое Amazon SageMaker Ground Truth
02:10 Почему разметка данных важна для машинного обучения
02:55 Как работает SageMaker Ground Truth (общий уровень)
04:25 Понимание набора данных (изображения кошек и собак)
05:10 Загрузка изображений в Amazon S3
06:25 Создание файла манифеста
07:30 Создание задания разметки SageMaker Ground Truth
09:10 Настройка задачи классификации изображений
10:00 Объяснение типов рабочих процессов
11:00 Настройка частной рабочей группы
13:25 Принятие приглашения по электронной почте и открытие портала разметки
14:15 Разметка изображений на портале рабочих процессов
15:45 Проверка результатов размеченного набора данных в S3
17:25 Очистка ресурсов во избежание расходов AWS
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
