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# ラベル付けジョブの作成
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Amazon SageMaker AI コンソールでラベル付けジョブを作成し、任意の言語で AWS SDK を使用して を実行できます`CreateLabelingJob`。ラベル付けジョブが作成されたら、[CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-monitor-cloud-watch.html) を使用して、ワーカーメトリクス (プライベートワークフォースの場合) とラベル付けジョブのステータスを追跡できます。

ラベル付けジョブを作成する前に、必要に応じて次のページを確認することをお勧めします。
+ 入力データは、コンソールでの自動データ設定か、コンソール内または `CreateLabelingJob` API 使用時に入力マニフェストファイルを使用して指定できます。自動データセットアップについては、「[ラベル付けジョブのデータ設定を自動化する](sms-console-create-manifest-file.md)」を参照してください。入力マニフェストファイルを作成する方法については、「[入力マニフェストファイル](sms-input-data-input-manifest.md)」を参照してください。
+ ジョブ入力データクォータのラベル付けを確認します。[入力データのクォータ](input-data-limits.md)。

タスクタイプを選択したら、このページのトピックを使用して、ラベル付けジョブの作成方法について学習します。

Ground Truth を初めて使用する場合は、まず「[開始方法: Ground Truth を使用して境界ボックスラベル付けジョブを作成する](sms-getting-started.md)」のデモをひととおり確認することをお勧めします。

**重要**  
Ground Truth には、ラベル付けジョブ入力イメージデータを含むすべての S3 バケットに CORS ポリシーがアタッチされている必要があります。詳細については[入力イメージデータの CORS 要件](sms-cors-update.md)を参照してください。

**Topics**
+ [組み込みタスクタイプ](sms-task-types.md)
+ [指示書ページの作成](sms-creating-instruction-pages.md)
+ [ラベル付けジョブの作成 (コンソール)](sms-create-labeling-job-console.md)
+ [ラベル付けジョブを作成 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)
+ [ストリーミングラベル付けジョブを作成する](sms-streaming-create-job.md)
+ [ラベルカテゴリとフレーム属性参照を含むラベル付けカテゴリ設定ファイル](sms-label-cat-config-attributes.md)