Casos y ejemplos de uso de Amazon A2I
Puede usar Amazon Augmented AI a fin de incorporar una revisión humana en su flujo de trabajo para los tipos de tareas integradas, Amazon Textract, Amazon Rekognition o sus propias tareas personalizadas mediante un tipo de tarea personalizada.
Cuando crea un flujo de trabajo de revisión humana mediante uno de los tipos de tareas integrados, puede especificar condiciones, como umbrales de confianza, que iniciarán una revisión humana. El servicio (Amazon Rekognition o Amazon Textract) crea un bucle humano en su nombre cuando se cumplen estas condiciones y suministra los datos de entrada directamente a Amazon A2I para el envío a revisores humanos. Para obtener más información sobre los tipos de tareas integrados, use los siguientes enlaces:
Cuando utiliza un tipo de tarea personalizado, crea e inicia un bucle humano mediante la API de tiempo de ejecución de Amazon A2I. Utilice el tipo de tarea personalizada para incorporar un flujo de trabajo de revisión humana con otros servicios de AWS o con su propia aplicación de ML personalizada.
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Para obtener más información, consulte Uso de Amazon Augmented AI con tipos de tareas personalizadas.
La siguiente tabla describe una variedad de casos de uso de Amazon A2I que puede explorar con los cuadernos de Jupyter de SageMaker AI. Para empezar a utilizar un cuaderno de Jupyter, siga las instrucciones en Use SageMaker Notebook Instance with Amazon A2I Jupyter Notebook. Para obtener más ejemplos, consulte este repositorio de GitHub
| Caso de uso | Descripción | Tipo de tarea |
|---|---|---|
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Puede hacer que trabajadores se encarguen de revisar documentos de una sola página para revisar pares clave-valor importantes, o puede dejar que Amazon Textract tome documentos aleatorios y se envíe desde su conjunto de datos a los trabajadores para que los revisen. |
Integrada | |
| Uso de Amazon A2I con Amazon Rekognition |
Los revisores humanos pueden comprobar si hay imágenes que no sean seguras y detectar contenido violento o para adultos cuando Amazon Rekognition devuelva una puntuación de confianza baja; también puede pedirle a Amazon Rekognition que seleccione aleatoriamente algunas imágenes del conjunto de datos y se las envíe a los revisores para que las comprueben. |
Integrada |
| Uso de Amazon A2I con Amazon Comprehend |
Los revisores humanos pueden revisar las inferencias de Amazon Comprehend sobre datos de texto, como el análisis de opinión, la sintaxis del texto y la detección de entidades. |
Personalizada |
| Uso de Amazon A2I con Amazon Transcribe |
Los revisores humanos pueden revisar las transcripciones de Amazon Transcribe de archivos de vídeo o audio. Use los resultados de los bucles de revisión humana de transcripciones para crear un vocabulario personalizado y mejorar las transcripciones futuras de contenido de vídeo o audio similar. |
Personalizada |
| Uso de Amazon A2I con Amazon Translate |
Los revisores humanos pueden revisar las traducciones con un nivel bajo de confianza que Amazon Translate haya devuelto. |
Personalizada |
| Uso de Amazon A2I para revisar las inferencias de ML en tiempo real |
Puede usar Amazon A2I para revisar las inferencias de baja confianza en tiempo real realizadas por un modelo implementado en un punto de conexión alojado en SageMaker AI, lo que le permitirá entrenar al modelo de forma progresiva con los datos de salida de Amazon A2I. |
Personalizada |
| Uso de Amazon A2I para revisar datos tabulares |
Puede usar Amazon A2I para integrar un ciclo de revisión humana en una aplicación de ML que utilice datos tabulares. |
Personalizada |
Temas
Use SageMaker Notebook Instance with Amazon A2I Jupyter Notebook
Si dese consultar un ejemplo completo sobre cómo integrar un bucle de revisión humana de Amazon A2I en un flujo de trabajo de machine learning, puede usar un cuaderno de Jupyter desde este repositorio de GitHub
Para utilizar un cuaderno de ejemplo de tipo de tarea personalizada de Amazon A2I en una instancia de cuaderno de Amazon SageMaker:
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Si no tiene una instancia de cuaderno de SageMaker activa, cree una siguiendo las instrucciones en Creación de una instancia de cuaderno de Amazon SageMaker para el tutorial.
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Cuando la instancia de cuaderno esté activa, elija Abrir JupyterLab, a la derecha del nombre de la instancia de cuaderno. JupyterLab puede tardar unos minutos en cargarse.
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Seleccione el icono de agregar repositorio de GitHub (
) para clonar un repositorio de GitHub en su espacio de trabajo. -
Escriba la URL HTTPS del repositorio amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks
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Elija CLONAR.
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Abra el bloc de notas que desee ejecutar.
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Siga las instrucciones del cuaderno para configurar el flujo de trabajo de revisión humana y el bucle humano y para ejecutar las celdas.
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A fin de no incurrir en cargos innecesarios, cuando haya terminado con la demostración, detenga y elimine la instancia de cuaderno, así como todos los recursos (buckets de Amazon S3, roles de IAM y eventos de CloudWatch) creados durante el tutorial.
