Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Kasus Penggunaan dan Contoh Menggunakan Amazon A2I
**catatan**
Amazon SageMaker A2I tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk A2I, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru.
Anda dapat menggunakan Amazon Augmented AI untuk memasukkan tinjauan manusia ke alur kerja Anda untuk jenis tugas * bawaan*, Amazon Textract dan Amazon Rekognition, atau tugas khusus Anda sendiri menggunakan jenis tugas * khusus. *
Saat Anda membuat alur kerja peninjauan manusia menggunakan salah satu jenis tugas bawaan, Anda dapat menentukan kondisi, seperti ambang batas kepercayaan, yang memulai tinjauan manusia. Layanan (Amazon Rekognition atau Amazon Textract) membuat lingkaran manusia atas nama Anda ketika kondisi ini terpenuhi dan memasok data input Anda langsung ke Amazon A2I untuk dikirim ke pengulas manusia. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang jenis tugas bawaan, gunakan yang berikut ini:
+ [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Textract](a2i-textract-task-type.md)
+ [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Rekognition](a2i-rekognition-task-type.md)
Saat menggunakan jenis tugas khusus, Anda membuat dan memulai loop manusia menggunakan Amazon A2I Runtime API. Gunakan jenis tugas khusus untuk menggabungkan alur kerja peninjauan manusia dengan AWS layanan lain atau aplikasi ML kustom Anda sendiri.
+ Untuk detail selengkapnya, lihat [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Jenis Tugas Kustom](a2i-task-types-custom.md)
Tabel berikut menguraikan berbagai kasus penggunaan Amazon A2I yang dapat Anda jelajahi menggunakan Notebook SageMaker AI Jupyter. Untuk memulai dengan Notebook Jupyter, gunakan instruksi di. [Menggunakan Instans SageMaker Notebook dengan Notebook Amazon A2I Jupyter](#a2i-task-types-notebook-demo) Untuk contoh lebih lanjut, lihat [ GitHub repositori ini](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks).
| **Kasus Penggunaan ** | **Deskripsi** | **Jenis Tugas ** |
| --- | --- | --- |
| [Gunakan Amazon A2I dengan Amazon Textract ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(A2I)%20and%20Textract%20AnalyzeDocument.ipynb) | Mintalah manusia meninjau dokumen satu halaman untuk meninjau pasangan kunci-nilai formulir yang penting, atau minta Amazon Textract mengambil sampel secara acak dan mengirim dokumen dari kumpulan data Anda ke manusia untuk ditinjau. | Built-in |
| [Gunakan Amazon A2I dengan Amazon Rekognition ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(A2I)%20and%20Rekognition%20DetectModerationLabels.ipynb) | Mintalah manusia meninjau gambar yang tidak aman untuk konten dewasa atau kekerasan eksplisit jika Amazon Rekognition mengembalikan skor kepercayaan rendah, atau minta Amazon Rekognition mengambil sampel secara acak dan mengirim gambar dari kumpulan data Anda ke manusia untuk ditinjau. | Built-in |
| [Gunakan Amazon A2I dengan Amazon Comprecept ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(A2I)%20and%20Comprehend%20DetectSentiment.ipynb) | Mintalah manusia meninjau kesimpulan Amazon Comprecept tentang data teks seperti analisis sentimen, sintaks teks, dan deteksi entitas. | Khusus |
| [Gunakan Amazon A2I dengan Amazon Transcribe ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/A2I-Video-Transcription-with-Amazon-Transcribe.ipynb) | Mintalah manusia meninjau transkripsi Amazon Transcribe file video atau audio. Gunakan hasil transkripsi loop ulasan manusia untuk membuat kosakata khusus dan meningkatkan transkripsi masa depan dari konten video atau audio serupa. | Khusus |
| [Gunakan Amazon A2I dengan Amazon Translate ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(A2I)%20and%20Amazon%20Translate.ipynb) | Mintalah manusia meninjau terjemahan dengan kepercayaan rendah yang dikembalikan dari Amazon Translate. | Khusus |
| [Gunakan Amazon A2I untuk meninjau kesimpulan ML waktu nyata ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20A2I%20with%20Amazon%20SageMaker%20for%20object%20detection%20and%20model%20retraining.ipynb) | Gunakan Amazon A2I untuk meninjau kesimpulan real-time dengan kepercayaan rendah yang dibuat oleh model yang diterapkan ke titik akhir yang dihosting SageMaker AI dan melatih model Anda secara bertahap menggunakan data keluaran Amazon A2I. | Khusus |
| [Gunakan Amazon A2I untuk meninjau data tabular ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks/blob/master/Amazon%20Augmented%20AI%20(Amazon%20A2I)%20Integration%20with%20tabular%20data.ipynb) | Gunakan Amazon A2I untuk mengintegrasikan loop tinjauan manusia ke dalam aplikasi ML yang menggunakan data tabular. | Khusus |
**Topics**
+ [Menggunakan Instans SageMaker Notebook dengan Notebook Amazon A2I Jupyter](#a2i-task-types-notebook-demo)
+ [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Textract](a2i-textract-task-type.md)
+ [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Amazon Rekognition](a2i-rekognition-task-type.md)
+ [Gunakan Amazon Augmented AI dengan Jenis Tugas Kustom](a2i-task-types-custom.md)
## Menggunakan Instans SageMaker Notebook dengan Notebook Amazon A2I Jupyter
Untuk contoh ujung ke ujung yang menunjukkan cara mengintegrasikan loop tinjauan manusia Amazon A2I ke dalam alur kerja pembelajaran mesin, Anda dapat menggunakan Notebook Jupyter dari [ GitHub Repositori ini ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks) dalam instance notebook. SageMaker
**Untuk menggunakan notebook contoh jenis tugas kustom Amazon A2I dalam instance SageMaker notebook Amazon:**
1. Jika Anda tidak memiliki instance buku SageMaker catatan aktif, buat satu dengan mengikuti petunjuk di[Buat Instans SageMaker Notebook Amazon untuk tutorial](gs-setup-working-env.md).
1. Saat instance buku catatan aktif, pilih ** Buka JupyterLab ** di sebelah kanan nama instans buku catatan. Mungkin perlu beberapa saat untuk memu JupyterLab at.
1. Pilih ikon tambah repositori Github () untuk mengkloning GitHub repositori ke ruang kerja Anda.
1. Masukkan URL HTTPS repositori [ amazon-a2i-sam ](https://github.com/aws-samples/amazon-a2i-sample-jupyter-notebooks) ple-jupyter-notebook.
1. Pilih ** CLONE**.
1. Buka notebook yang ingin Anda jalankan.
1. Ikuti instruksi di buku catatan untuk mengonfigurasi alur kerja tinjauan manusia dan loop manusia Anda dan menjalankan sel.
1. Untuk menghindari biaya yang tidak perlu, setelah Anda selesai dengan demo, hentikan dan hapus instans notebook Anda selain bucket Amazon S3, peran IAM, dan sumber daya Acara CloudWatch yang dibuat selama panduan.