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Amazon SageMaker 提供两种数据标注产品：Amazon SageMaker Ground Truth Plus 和 Amazon SageMaker Ground Truth。这两个选项都允许您识别原始数据，例如图像、文本文件和视频，并添加信息标签来为您的机器学习模型创建高质量的训练数据集。开始使用这些开发人员资源。
按照此分步指南开始使用 Amazon SageMaker Ground Truth Plus。
阅读此博客，了解如何在没有内部资源的情况下创建训练数据集并节省成本。
在本视频中，观看 AWS 专家分享如何轻松创建高质量的训练数据集，而无需构建标注应用程序和管理自己的标注人员。
按照此分步指南快速开始使用 Amazon SageMaker Ground Truth。
在 10 分钟内开始标注训练数据集。
在本次点播技术讲座中，学习使用 Amazon SageMaker Ground Truth 中的工作流为训练数据添加标注。
阅读此博客，了解如何节省数据标注费用。
在此视频中，观看 AWS 专家标注数据并创建高度准确的训练数据集。
在本次点播技术讲座中，了解数据标注如何帮助客户支持代表更有效地管理帮助请求。
学习如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 通过先前标注作业中经过训练的模型快速启动新作业。
在 GitHub 上按照这些练习锻炼使用 Amazon SageMaker Ground Truth。
了解 National Football League (NFL) 如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 构建训练数据集，追踪球员在球场上的移动。在这段交互式视频中，您将学习设置视频标注作业、监控标注以及识别有问题的标注。
在这篇博客中，学习如何在 Amazon SageMaker Ground Truth 中使用自定义工作流。
学习为自定义工作流创建预处理和后处理数据集。
了解自动数据标注如何显著降低数据标注成本。