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# Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 인간을 사용하여 데이터 레이블 지정 훈련
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기계 학습 모델을 훈련시키려면 레이블이 지정된 대량의 고품질 데이터세트가 필요합니다. Ground Truth는 기계 학습 모델을 위한 고품질 훈련 데이터세트를 구축하는 데 도움이 됩니다. Ground Truth를 사용하면 사용자가 선택한 공급업체인 Amazon Mechanical Turk의 워커 또는 기계 학습과 함께 내부 개인 작업 인력을 사용하여 레이블이 지정된 데이터세트를 만들 수 있습니다. Ground Truth의 레이블이 지정된 데이터세트 결과를 사용하여 자체 모델을 훈련할 수 있습니다. 또한, 이러한 결과를 Amazon SageMaker AI 모델을 위한 훈련 데이터세트로 사용할 수도 있습니다.

ML 애플리케이션에 따라 Ground Truth 기본 제공 태스크 유형 중 하나를 선택하여 워커가 데이터에 대한 특정 유형의 레이블을 생성하도록 할 수 있습니다. 사용자 지정 레이블 지정 워크플로를 빌드하여 데이터에 레이블을 지정하는 작업자에게 자체 UI 및 도구를 제공할 수도 있습니다. Ground Truth 기본 제공 태스크 유형에 대한 자세한 내용은 [기본 제공 작업 유형](sms-task-types.md)을 참조하세요. 사용자 지정 레이블 지정 워크플로를 생성하는 방법은 [사용자 지정 레이블 지정 워크플로](sms-custom-templates.md) 섹션을 참조하세요.

훈련 데이터세트의 레이블 지정을 자동화하기 위해, 기계 학습을 사용하여 사람이 레이블을 지정해야 하는 데이터를 결정하는 Ground Truth 프로세스인 *자동화된 데이터 레이블 지정 작업*을 선택적으로 사용할 수 있습니다. 자동화된 데이터 라벨링은 필요한 라벨링 시간 및 수작업을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 [데이터 레이블 지정 자동화](sms-automated-labeling.md) 섹션을 참조하세요. 사용자 지정 레이블 지정 워크플로우를 생성하는 방법은 [사용자 지정 레이블 지정 워크플로](sms-custom-templates.md)을 참조하세요.

사전 빌드된 도구 또는 사용자 도구를 사용하여 훈련 데이터세트에 라벨링 작업을 할당합니다. *UI 템플릿 레이블 지정*은 Ground Truth가 워커에게 작업 및 지침을 제공하는 데 사용하는 웹 페이지입니다. SageMaker AI 콘솔은 데이터 레이블링을 위한 템플릿을 기본적으로 제공합니다. 이러한 템플릿을 사용하여 시작하거나 HTML 2.0 구성 요소를 사용하여 고유한 작업 및 지침을 작성할 수 있습니다. 자세한 내용은 [사용자 지정 레이블 지정 워크플로](sms-custom-templates.md) 섹션을 참조하세요.

선택한 작업 인력을 사용하여 데이터 레이블을 지정합니다. 다음 중에서 작업 인력을 선택할 수 있습니다.
+ 전 세계 50만 이상의 독립적 계약업체로 구성된 Amazon Mechanical Turk 작업 인력
+ 조직 내에서 데이터를 처리하기 위해 자체 직원 또는 계약업체로 구성된 프라이빗 작업 인력
+ 데이터 레이블 지정 서비스를 전문으로 하는에서 찾을 수 AWS Marketplace 있는 공급업체입니다.

자세한 내용은 [인력](sms-workforce-management.md) 단원을 참조하십시오.

사용자는 데이터세트를 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 버킷에는 레이블을 지정할 데이터, Ground Truth가 데이터 파일을 읽는 데 사용할 입력 매니페스트 파일 및 출력 매니페스트 파일, 이렇게 3가지가 들어 있습니다. 출력 파일에는 라벨링 작업의 결과가 포함됩니다. 자세한 내용은 [입력 및 출력 데이터 사용](sms-data.md) 섹션을 참조하세요.

레이블 지정 작업의 이벤트는 Amazon CloudWatch에서 `/aws/sagemaker/LabelingJobs` 그룹 아래에 표시됩니다. CloudWatch는 레이블 지정 작업 이름을 로그 스트림의 이름으로 사용합니다.

## Ground Truth를 처음 사용하십니까?
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Ground Truth를 처음 사용할 경우 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

1. **[시작하기: Ground Truth로 경계 상자 레이블 지정 작업 생성](sms-getting-started.md) 읽기** - 이 섹션에서는 Ground Truth 레이블 지정 작업을 처음 설정하는 방법을 알려드립니다.

1. **기타 주제 알아보기** - 필요에 따라 다음을 수행합니다.
   + **기본 제공 태스크 유형 살펴보기** - 기본 제공 태스크 유형을 사용하여 레이블 지정 작업 생성 프로세스를 간소화합니다. Ground Truth 기본 제공 태스크 유형에 대한 자세한 내용은 [기본 제공 작업 유형](sms-task-types.md)을 참조하세요.
   + **레이블 지정 인력 관리** - 새 작업 팀을 만들고 기존 인력을 관리합니다. 자세한 내용은 [인력](sms-workforce-management.md) 섹션을 참조하세요.
   + **스트리밍 레이블 지정 작업에 대해 알아보기** - 스트리밍 레이블 지정 작업을 생성하고 지속적으로 실행되는 레이블 지정 작업을 사용하여 새로운 데이터세트 객체를 워커에게 실시간으로 전송합니다. 레이블 지정 작업이 활성화되어 있고 새 객체가 전송되는 한 워커는 레이블을 지정할 새 데이터 객체를 계속 받습니다. 자세한 내용은 [Ground Truth 스트리밍 레이블 지정 작업](sms-streaming-labeling-job.md)를 참조하세요.

1. **Ground Truth 작업을 자동화하는 데 사용할 수 있는 작업에 대한 자세한 내용은 [SageMaker AI 서비스](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_Operations_Amazon_SageMaker_Service.html) API 참조를 참조하세요.**