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FAQ

Dispongo già di modelli di classificazione delle immagini containerizzati e implementati in. AWS Fargate Qual è il vantaggio del passaggio a una distribuzione serverless di Amazon SageMaker AI?

SageMaker L'intelligenza artificiale offre strumenti per la formazione, il monitoraggio e l'implementazione di modelli, che funzionano in modo standardizzatoAPI. Se non intendi utilizzare queste funzionalità, potrebbe non esserci motivo di modificare la tua strategia di implementazione.

Come posso incorporare una soluzione di annotazione gestita in un flusso di lavoro di riqualificazione?

Amazon SageMaker Ground Truth fornisce una soluzione di annotazione per la classificazione delle immagini che si integra con il resto dei servizi di SageMaker intelligenza artificiale. Per ulteriori informazioni, consulta la classificazione delle immagini (etichetta singola) e la classificazione delle immagini (etichetta multipla) nella Guida per sviluppatori SageMaker AI.

Come posso assicurarmi che il mio modello di classificazione delle immagini sia equo e accurato?

Puoi utilizzare servizi, come Amazon SageMaker AI Clarify, per rilevare potenziali distorsioni. Puoi anche implementare il monitoraggio e la valutazione continua dei modelli con Amazon SageMaker AI Model Monitor. Ti consigliamo di seguire le AWS linee guida per un'IA responsabile e di utilizzare Amazon SageMaker Ground Truth per creare dati di formazione di alta qualità. Ti consigliamo inoltre di riqualificare e aggiornare regolarmente il modello con dati nuovi e diversificati.

Posso usare il mio modello di classificazione delle immagini preaddestrato con Amazon Rekognition o Amazon Rekognition Custom Labels?

No, Amazon Rekognition e Amazon Rekognition Custom Labels non ti consentono di utilizzare i tuoi modelli preaddestrati. Puoi implementare il tuo modello preaddestrato esistente utilizzando Amazon SageMaker AI o una soluzione container personalizzata su Amazon Elastic Container Service (AmazonECS) o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon). EKS