好嘞，各位看官老爷们，今天咱们就来聊聊AWS SageMaker这对“黄金搭档”——Ground Truth和Pipelines，看看它们是如何珠联璧合，在数据标注和MLOps工作流中大放异彩的。 开场白：数据，AI的“粮食”，标注，种“粮食”的活儿！ 话说，人工智能（AI）这玩意儿，就像个嗷嗷待哺的“吞金兽”，胃口奇大，啥都吃，但最离不开的就是“数据”！数据就是AI的“粮食”，没有足够高质量的数据，再厉害的算法也只能“巧妇难为无米之炊”，跑不出个所以然来。 而数据标注呢，就好比是种“粮食”的活儿，得把原始数据（比如图片、文本、音频）“加工”一下，打上标签，告诉AI：“嘿，这张图片里有只猫！”、“这段文字表达的是积极的情绪！”、“这个声音是小狗在叫！”。只有这样，AI才能“学会”识别猫、理解情绪、分辨狗叫。 但是，数据标注这活儿，说起来简单，做起来可一点都不轻松！尤其是对于大规模的AI项目来说，标注工作量巨大，而且容易出错。想想看，成千上万张图片，让你一张张标，眼睛都得看瞎！而且，不同的人标注标准可能不一样，导致数据质量参差不齐，直接影响AI模型的性能。 第一幕：SageMaker G …
继续阅读“AWS SageMaker Ground Truth 与 SageMaker Pipelines：数据标注与 MLOps 工作流”