Amazon SageMaker Ground Truth es un servicio de anotación de datos totalmente gestionado por AWS, diseñado para crear conjuntos de datos etiquetados de alta calidad para aplicaciones de machine learning. Combina etiquetado automático, anotación humana y aprendizaje activo para optimizar tiempo, coste y precisión.

Está orientado a ingenieros de ML, científicos de datos y equipos empresariales que trabajan con imágenes, texto, vídeo o nubes de puntos 3D.

Beneficios clave:

• Automatización del etiquetado con intervención humana cuando es necesario

• Integración flexible de anotadores humanos (Turk, proveedores externos o equipos internos)

• Ahorro de recursos mediante flujos asistidos por modelos

¿Cuáles son las principales funcionalidades de SageMaker Ground Truth?

Etiquetado automático con aprendizaje activo

Ground Truth utiliza modelos de machine learning para pre-etiquetar datos. Los ejemplos con mayor incertidumbre se envían a revisión humana, mejorando progresivamente el rendimiento del modelo.

• Menor necesidad de intervención humana global

• Corrección automática de errores frecuentes

• Compatible con texto, imágenes, vídeos y datos 3D

Opciones flexibles de anotación humana

Se puede elegir entre distintas fuentes de anotadores según los requisitos del proyecto:

• Amazon Mechanical Turk para crowdsourcing ágil

• Proveedores externos disponibles en AWS Marketplace

• Equipos internos privados con control de acceso y gestión directa

Todas las opciones incluyen gestión de tareas y control de calidad.

Compatibilidad con múltiples tipos de datos

El servicio es adecuado para una amplia gama de tareas y formatos:

• Imágenes: clasificación, detección de objetos, segmentación semántica

• Texto: análisis de sentimiento, categorización, entidades nombradas

• Vídeo: seguimiento de objetos, reconocimiento de acciones

• Nubes de puntos 3D: detección y segmentación (por ejemplo, LiDAR)

Workflows personalizables y diseño de interfaces

Ground Truth permite configurar interfaces y tareas según las necesidades específicas del proyecto.

• Plantillas disponibles para tareas comunes

• Interfaces personalizadas con HTML/CSS

• Posibilidad de combinar múltiples tareas en un mismo flujo

Sistemas integrados de control de calidad

Incluye mecanismos de validación para asegurar la precisión y coherencia de las etiquetas.

• Consolidación de respuestas por mayoría o modelos automáticos

• Supervisión del rendimiento de los anotadores en tiempo real

• Registros de auditoría y métricas para trazabilidad

¿Por qué elegir SageMaker Ground Truth?

• Combina automatización y revisión humana, manteniendo calidad sin depender solo del trabajo manual

• Totalmente integrado con el ecosistema AWS, ideal para flujos de trabajo ya basados en la nube

• Compatible con datos complejos, como nubes de puntos o vídeos

• Ofrece workflows e interfaces personalizables, adaptables a distintas necesidades

• Escalable y adecuado para entornos empresariales, con soporte para requisitos de gobernanza y cumplimiento