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# ヒューマンインザループでデータにラベルを付ける
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機械学習モデルをトレーニングするには、大規模で高品質なラベル付きデータセットが必要です。Amazon SageMaker Ground Truth を使ってデータにラベルを付けることができます。Ground Truth の[組み込みタスクタイプ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-task-types.html)の中から 1 つを選択するか、独自の[カスタムラベル付けワークフロー](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-custom-templates.html)を作成します。データラベルの精度を向上させ、データのラベル付けにかかる総コストを削減するには、[自動データラベリング](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-automated-labeling.html)や[注釈統合](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-annotation-consolidation.html)などの Ground Truth 拡張データラベリング機能を使用します。



**Topics**
+ [Amazon SageMaker Ground Truth でヒューマンワーカーによるデータラベリングをトレーニングする](sms.md)
+ [Amazon SageMaker Ground Truth Plus を使用してデータにラベル付けする](gtp.md)
+ [ワークフォース](sms-workforce-management.md)
+ [Crowd HTML 要素のリファレンス](sms-ui-template-reference.md)
+ [Amazon Augmented AI を使用した人間によるレビュー](a2i-use-augmented-ai-a2i-human-review-loops.md)