namlocphan
New member
## Hướng dẫn sự thật về mặt đất Sagemaker
### Giới thiệu
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng sự thật về mặt đất của Ebay Sagemaker để tạo và quản lý các bộ dữ liệu đào tạo của riêng bạn.Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker để dán nhãn các bộ dữ liệu của bạn.
### Điều kiện tiên quyết
Để hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* Một ví dụ về máy tính xách tay Amazon Sagemaker
* SDK Truth SDK của Amazon Sagemaker
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một phiên bản Notebook Sagemaker mới của Amazon.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
Khi bạn đã tạo phiên bản máy tính xách tay của mình, bạn có thể cài đặt SDK SDK của Amazon Sagemaker bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Sagemaker-đất
`` `
### Tạo tập dữ liệu đào tạo
Để tạo một bộ dữ liệu đào tạo, trước tiên bạn sẽ cần tạo một dự án.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth tạo dự án--project-name <urject-name>
`` `
Khi bạn đã tạo một dự án, bạn có thể tạo một tập dữ liệu bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth created-dataSet--project-name <project-name
`` `
Sau đó, bạn có thể tải dữ liệu của mình lên bộ dữ liệu bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth upload data--project-name <project-name>-dataSet-name <Dataset-name>--Data-Location <S3-Bucket>/<S3-Key>
`` `
### Ghi nhãn bộ dữ liệu của bạn
Khi bạn đã tải dữ liệu của mình lên bộ dữ liệu, bạn có thể bắt đầu ghi nhãn nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng UI Sagemaker Truth UI hoặc API Truth Sagemaker API của Amazon Sagemaker.
Để dán nhãn dữ liệu của bạn bằng UI Sagemaker Truth UI của Amazon Sagemaker, bạn có thể làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
Để dán nhãn dữ liệu của bạn bằng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker, bạn có thể làm theo các hướng dẫn trong [tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Sử dụng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker
API API của Amazon Sagemaker Ground cho phép bạn tạo, quản lý và dán nhãn các bộ dữ liệu của bạn.Bạn có thể sử dụng API để:
* Tạo dự án
* Tạo bộ dữ liệu
* Tải dữ liệu lên bộ dữ liệu
* Bộ dữ liệu nhãn
* Nhận thông tin về bộ dữ liệu
Để tìm hiểu thêm về API Truth Sagemaker Truth của Amazon, bạn có thể tham khảo [Tài liệu API Truth Sagemaker Truth] (Amazon SageMaker).
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng sự thật về mặt đất của Ebay Sagemaker để tạo và quản lý các bộ dữ liệu đào tạo của riêng bạn.Bạn cũng đã học cách sử dụng API API Amazon Sagemaker Ground để dán nhãn cho các bộ dữ liệu của bạn.
### hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #thực địa
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
=======================================
## eBay SageMaker Ground Truth Tutorial
### Introduction
In this tutorial, you will learn how to use eBay SageMaker Ground Truth to create and manage your own training data sets. You will also learn how to use the Amazon SageMaker Ground Truth API to label your data sets.
### Prerequisites
To complete this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* An Amazon SageMaker notebook instance
* The Amazon SageMaker Ground Truth SDK
### Getting Started
To get started, you will need to create a new Amazon SageMaker notebook instance. You can do this by following the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebook-instances.html).
Once you have created your notebook instance, you can install the Amazon SageMaker Ground Truth SDK by running the following command:
```
pip install sagemaker-groundtruth
```
### Creating a Training Data Set
To create a training data set, you will need to first create a project. You can do this by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth create-project --project-name <project-name>
```
Once you have created a project, you can create a data set by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth create-dataset --project-name <project-name> --dataset-name <dataset-name>
```
You can then upload your data to the data set by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth upload-data --project-name <project-name> --dataset-name <dataset-name> --data-location <s3-bucket>/<s3-key>
```
### Labeling Your Data Set
Once you have uploaded your data to a data set, you can start labeling it. You can do this by using the Amazon SageMaker Ground Truth UI or the Amazon SageMaker Ground Truth API.
To label your data using the Amazon SageMaker Ground Truth UI, you can follow the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-labeling-ui.html).
To label your data using the Amazon SageMaker Ground Truth API, you can follow the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-labeling-api.html).
### Using the Amazon SageMaker Ground Truth API
The Amazon SageMaker Ground Truth API allows you to create, manage, and label your data sets. You can use the API to:
* Create projects
* Create data sets
* Upload data to data sets
* Label data sets
* Get information about data sets
To learn more about the Amazon SageMaker Ground Truth API, you can refer to the [Amazon SageMaker Ground Truth API documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-api.html).
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to use eBay SageMaker Ground Truth to create and manage your own training data sets. You also learned how to use the Amazon SageMaker Ground Truth API to label your data sets.
### Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #GroundTruth
* #Machinelearning
* #datascience
### Giới thiệu
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng sự thật về mặt đất của Ebay Sagemaker để tạo và quản lý các bộ dữ liệu đào tạo của riêng bạn.Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách sử dụng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker để dán nhãn các bộ dữ liệu của bạn.
### Điều kiện tiên quyết
Để hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* Một ví dụ về máy tính xách tay Amazon Sagemaker
* SDK Truth SDK của Amazon Sagemaker
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một phiên bản Notebook Sagemaker mới của Amazon.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
Khi bạn đã tạo phiên bản máy tính xách tay của mình, bạn có thể cài đặt SDK SDK của Amazon Sagemaker bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
PIP Cài đặt Sagemaker-đất
`` `
### Tạo tập dữ liệu đào tạo
Để tạo một bộ dữ liệu đào tạo, trước tiên bạn sẽ cần tạo một dự án.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth tạo dự án--project-name <urject-name>
`` `
Khi bạn đã tạo một dự án, bạn có thể tạo một tập dữ liệu bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth created-dataSet--project-name <project-name
`` `
Sau đó, bạn có thể tải dữ liệu của mình lên bộ dữ liệu bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
Sagemaker-moundtruth upload data--project-name <project-name>-dataSet-name <Dataset-name>--Data-Location <S3-Bucket>/<S3-Key>
`` `
### Ghi nhãn bộ dữ liệu của bạn
Khi bạn đã tải dữ liệu của mình lên bộ dữ liệu, bạn có thể bắt đầu ghi nhãn nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng UI Sagemaker Truth UI hoặc API Truth Sagemaker API của Amazon Sagemaker.
Để dán nhãn dữ liệu của bạn bằng UI Sagemaker Truth UI của Amazon Sagemaker, bạn có thể làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
Để dán nhãn dữ liệu của bạn bằng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker, bạn có thể làm theo các hướng dẫn trong [tài liệu của Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Sử dụng API Truth Sagemaker Truth của Amazon Sagemaker
API API của Amazon Sagemaker Ground cho phép bạn tạo, quản lý và dán nhãn các bộ dữ liệu của bạn.Bạn có thể sử dụng API để:
* Tạo dự án
* Tạo bộ dữ liệu
* Tải dữ liệu lên bộ dữ liệu
* Bộ dữ liệu nhãn
* Nhận thông tin về bộ dữ liệu
Để tìm hiểu thêm về API Truth Sagemaker Truth của Amazon, bạn có thể tham khảo [Tài liệu API Truth Sagemaker Truth] (Amazon SageMaker).
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng sự thật về mặt đất của Ebay Sagemaker để tạo và quản lý các bộ dữ liệu đào tạo của riêng bạn.Bạn cũng đã học cách sử dụng API API Amazon Sagemaker Ground để dán nhãn cho các bộ dữ liệu của bạn.
### hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #thực địa
* #Machinelearning
* #khoa học dữ liệu
=======================================
## eBay SageMaker Ground Truth Tutorial
### Introduction
In this tutorial, you will learn how to use eBay SageMaker Ground Truth to create and manage your own training data sets. You will also learn how to use the Amazon SageMaker Ground Truth API to label your data sets.
### Prerequisites
To complete this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* An Amazon SageMaker notebook instance
* The Amazon SageMaker Ground Truth SDK
### Getting Started
To get started, you will need to create a new Amazon SageMaker notebook instance. You can do this by following the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebook-instances.html).
Once you have created your notebook instance, you can install the Amazon SageMaker Ground Truth SDK by running the following command:
```
pip install sagemaker-groundtruth
```
### Creating a Training Data Set
To create a training data set, you will need to first create a project. You can do this by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth create-project --project-name <project-name>
```
Once you have created a project, you can create a data set by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth create-dataset --project-name <project-name> --dataset-name <dataset-name>
```
You can then upload your data to the data set by running the following command:
```
sagemaker-groundtruth upload-data --project-name <project-name> --dataset-name <dataset-name> --data-location <s3-bucket>/<s3-key>
```
### Labeling Your Data Set
Once you have uploaded your data to a data set, you can start labeling it. You can do this by using the Amazon SageMaker Ground Truth UI or the Amazon SageMaker Ground Truth API.
To label your data using the Amazon SageMaker Ground Truth UI, you can follow the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-labeling-ui.html).
To label your data using the Amazon SageMaker Ground Truth API, you can follow the instructions in the [Amazon SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-labeling-api.html).
### Using the Amazon SageMaker Ground Truth API
The Amazon SageMaker Ground Truth API allows you to create, manage, and label your data sets. You can use the API to:
* Create projects
* Create data sets
* Upload data to data sets
* Label data sets
* Get information about data sets
To learn more about the Amazon SageMaker Ground Truth API, you can refer to the [Amazon SageMaker Ground Truth API documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/groundtruth-api.html).
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to use eBay SageMaker Ground Truth to create and manage your own training data sets. You also learned how to use the Amazon SageMaker Ground Truth API to label your data sets.
### Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #GroundTruth
* #Machinelearning
* #datascience
