亚马逊网络服务公司(Amazon Web Services Inc.)周三更新了 去年年底推出的Amazon SageMaker Ground Truth技术， 使机器学习培训任务变得容易一些。

该技术是一组旨在与Amazon的SageMaker服务一起使用的工具，开发人员可以使用该工具为预测和分析应用程序构建机器学习模型。地面真理工具的想法是使标注用于训练这些机器学习模型的数据集更容易。

借助Amazon SageMaker Ground Truth，开发人员可以构建更准确的数据集，以训练用于图像分类，对象检测，语义分割等任务的模型。本质上，该服务的作用是提供使标签任务自动化的工作流和界面。亚马逊表示，这样做是有充分理由的，因为在某些情况下，自动执行标签任务可以将成本降低多达70%。

AWS技术推广人员Julien Simon在博客中写道，亚马逊正在为SageMaker Ground Truth引入许多新功能，其中许多功能是根据现有用户的需求而构建的。

更新包括一个新的“作业链接”功能，该功能应帮助开发人员节省时间，因为它允许开发人员使用先前作业的输出来运行后续的机器学习标签作业。

“基本上，他们希望使用输出的标记数据集(如果启用了自动数据标记，则输出的ML模型)将标记作业链接在一起，” Simon解释说。“例如，他们可能会执行一项最初的工作，即确定图像中是否存在人类，然后他们可能希望进行后续的工作，并在其周围绘制出边界框。”

还有一个新的作业跟踪功能，使开发人员可以实时跟踪标注作业的进度。同时，长期的工作使人类专家可以用作贴标者并定期更新模型。最后，有一个新的动态自定义工作流功能，该功能允许将其他上下文添加到源数据，这意味着开发人员可以添加以前的标签作业的输入。

除了更新之外，亚马逊表示，它现在正在与新的服务提供商合作，包括Vivetic和SmartOne，以增加对法语，德语和西班牙语数据标签的支持。还在弗吉尼亚，俄亥俄州，爱尔兰，东京和悉尼等更多地区提供Amazon SageMaker Ground Truth。