ECサイトが、商品画像を8カテゴリに分類するモデルのトレーニングに向けて、S3に保存された50万枚の未ラベル画像のラベリングを行う必要があります。チームはすでに5,000枚を社内専門家がラベリングしており、残りの495,000枚についてラベリング品質を維持しながらコストを最小化する方法を検討しています。AWS上でコスト効率よく高品質なラベルを大量生成するには、どの構成が最も適していますか？
SageMaker Ground TruthのAuto Labelingはアクティブラーニングにより既存ラベル済みデータでMLモデルを構築し、高信頼度サンプルを自動ラベリングして人手が必要な量を大幅削減することでラベリングコストを最小化する。