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Amazon SageMaker 提供兩種資料標記產品，即 Amazon SageMaker Ground Truth Plus 和 Amazon SageMaker Ground Truth。這兩個選項都可讓您識別原始資料 (例如影像、文字檔案和影片)，並新增資訊類標籤來為您的機器學習模型建立高品質的訓練資料集。開始使用這些開發人員資源。
依照此逐步指南開始使用 Amazon SageMaker Ground Truth Plus。
閱讀此部落格，了解如何在沒有內部資源的情況下建立訓練資料集，並節省成本。
在此影片中，觀看 AWS 專家分享如何輕鬆建立高品質的訓練資料集，而無須建置標記應用程式及自行管理標記人力。
依照此逐步指南快速開始使用 Amazon SageMaker Ground Truth。
在 10 分鐘內開始標記訓練資料集。
在這個隨選技術講座中，學習使用 Amazon SageMaker Ground Truth 中的工作流程來標記訓練資料。
閱讀此部落格，了解如何節省資料標記的經費。
在此影片中，觀看 AWS 專家如何標記資料，以及建立高精確度的訓練資料集。
在這個隨選技術講座中，了解資料標記如何協助客戶支援代表更有效地管理協助請求。
了解如何使用先前的標記工作已訓練的模型，搭配 Amazon SageMaker Ground Truth 快速展開新工作。
依照 GitHub 上的這些練習，使用 Amazon SageMaker Ground Truth。
了解 National Football League (NFL) 如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 建置訓練資料集，用以追蹤在球場上移動的球員。在此互動式影片中，您將了解如何設定影片標記工作、監視標籤，以及識別有問題的標籤。
在此部落格中，了解如何使用 Amazon SageMaker Ground Truth 中的自訂工作流程。
了解如何為自訂工作流程建立預先處理和後處理資料集。
了解自動化資料標記如何大幅降低資料標記成本。