張貼日期: Apr 24, 2020
今天，我們滿懷欣喜之情，宣佈正式推出 Amazon Augmented AI (Amazon A2I)，這項全新服務可輕鬆實作對機器學習 (ML) 預測的人工審查。Amazon A2I 為所有開發人員帶來了人工審查，從而消除了與建立和管理人工審查系統相關的無差別繁重工作。
許多機器學習使用案例需要人為判斷，才能獲得高可信度預測，或者持續進行稽核預測。例如，由於掃描品質低或筆跡較差，從掃描的抵押申請表中擷取資訊可能需要人工審查。但建立人工審查系統來執行此工作可能既耗時又昂貴，因為其涉及實作複雜的程序或「工作流程」，編寫自訂軟體來管理審查任務和結果，以及在許多情況下管理大量審查者。
Amazon A2I 為常見的 ML 使用案例提供內建的人工審查工作流程，例如內容審核 (使用 Amazon Rekognition) 和文字擷取 (使用 Amazon Textract)。此外還提供一個選項可以針對自訂 ML 模型建立人工審查工作流程，包括在 Amazon SageMaker 上建置的 ML 模型。您可以在自己的組織裡使用檢閱者集區，或者存取超過 500,000 名獨立承包商的人力，這些承包商已透過 Amazon Mechanical Turk 執行機器學習任務。或者，若您的資料需要保密或特殊技能，則可使用在審查專案方面具有豐富經驗、並由 AWS 針對品質和安全規程進行預先篩選的人力供應商，包括 iVision、CapeStart Inc.、Cogito 和 iMerit
以下是 Amazon A2I 如何與 Amazon Textract、Amazon Rekognition 和 SageMaker 中的自訂模型搭配使用的一些範例：
Amazon A2I 搭配 Amazon Textract︰Amazon Textract 是一種服務，可從掃描的文件中自動擷取文字和資料。Amazon Textract 不僅僅是簡單的光學字元辨識 (OCR)，還能識別表單中的欄位內容以及資料表中存放的資訊。該服務可讓您使用 Amazon Textract 表單資料擷取 API 和 Amazon A2I，來定義需要人工審查的條件。可以隨時調整條件，以在準確性和成本效益之間達到適當的平衡。如此您便可以指定哪些表單欄位在文件中很重要，並將其傳送至人工審查。您還可以選擇將 Amazon Textract 預測的隨機範本傳送至人工審查者，使用這些結果進一步了解有關模型效能的資訊並稽核模型推論。進一步了解 Amazon Textract 和 A2I。
Amazon A2I 搭配 Amazon Rekognition︰Amazon Rekognition 可協助您識別影像和影片資產中可能不安全或不當的內容，並提供詳細的標籤，讓您根據自己的需求準確控制所允許的內容。藉助 Amazon Rekognition，您可以透過針對預測可信度設定業務規則，來自動化內容審核工作流程。若是敏感或細微的內容，客戶通常需要訓練有素的人類專家，來驗證可信度較低的機器預測。藉助 Amazon A2I，您可以輕鬆地將人工審查新增至審核工作流程中，例如，針對 50% 至 80% 的明確裸露度，標記所有傳回預測可信度的影像，以進行額外人工審查。進一步了解有關如何使用 Amazon Rekognition 審核設定 Amazon A2I。
Amazon A2I 搭配自訂 ML 模型︰無論是否在 AWS 執行，Amazon A2I 都能輕鬆地將人工判斷與 AI 整合至任何 ML 應用程式。您可以利用 Amazon A2I API，在任何機器學習應用程式上新增人工審查，這些應用程式採用透過 Amazon SageMaker 或其他解決方案建立的自訂 ML 模型。進一步了解如何將 Amazon A2I 與任何機器學習模型搭配使用。
開始免費使用 Amazon A2I，首年包含共計 500 次人工審查 (每月 42 個物件)。若要進一步了解，請閱讀 Amazon Augmented AI (Amazon A2I)，或存取 A2I 主控台以開始使用。Amazon Augmented AI 已於 12 個 AWS 區域開放使用。