Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Komponen Inti Amazon A2I
Tinjau istilah-istilah berikut untuk membiasakan diri dengan komponen inti Amazon A2I.
## Jenis Tugas
AI/ML *Alur kerja tempat Anda mengintegrasikan Amazon A2I mendefinisikan jenis tugas Amazon A2I.*
Amazon A2I mendukung:
+ [Dua *tipe tugas bawaan: ekstraksi*[pasangan nilai kunci Amazon Textract dan moderasi gambar Amazon](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-textract-task-type.html) Rekognition.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-rekognition-task-type.html)
+ [Jenis tugas khusus](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/a2i-task-types-custom.html): Gunakan jenis tugas khusus untuk mengintegrasikan loop tinjauan manusia ke dalam alur kerja pembelajaran mesin *apa pun*. Anda dapat menggunakan jenis tugas khusus untuk mengintegrasikan Amazon A2I dengan AWS layanan lain seperti Amazon Comprehend, Amazon Transcribe, dan Amazon Translate, serta alur kerja pembelajaran mesin kustom Anda sendiri. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat [Kasus Penggunaan dan Contoh Menggunakan Amazon A2I](a2i-task-types-general.md).
Pilih tab di tabel berikut untuk melihat diagram yang menggambarkan cara kerja Amazon A2I dengan setiap jenis tugas. Pilih halaman jenis tugas menggunakan tautan di daftar sebelumnya untuk mempelajari lebih lanjut tentang jenis tugas tersebut.
------
#### [ Amazon Textract – Key-value pair extraction ]
Gambar ini menggambarkan alur kerja bawaan Amazon A2I dengan Amazon Ttract. Di sebelah kiri, sumber daya yang diperlukan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia Amazon Textract digambarkan: bucket Amazon S3, kondisi aktivasi, templat tugas pekerja, dan tim kerja. Sumber daya ini digunakan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia, atau definisi aliran. Panah menunjuk ke kanan ke langkah berikutnya dalam alur kerja: menggunakan Amazon Ttract untuk mengonfigurasi loop manusia dengan alur kerja tinjauan manusia. Panah kedua menunjuk langsung dari langkah ini ke langkah di mana kondisi aktivasi yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia terpenuhi. Ini memulai penciptaan lingkaran manusia. Di sebelah kanan gambar, loop manusia digambarkan dalam tiga langkah: 1) UI pekerja dan alat dibuat dan tugas tersedia untuk pekerja, 2) pekerja meninjau data input, dan terakhir, 3) hasil disimpan di Amazon S3.
------
#### [ Amazon Rekognition – Image moderation ]
Gambar ini menggambarkan alur kerja bawaan Amazon A2I dengan Amazon Rekognition. Di sebelah kiri, sumber daya yang diperlukan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia Rekognition Amazon digambarkan: bucket Amazon S3, kondisi aktivasi, templat tugas pekerja, dan tim kerja. Sumber daya ini digunakan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia, atau definisi aliran. Panah menunjuk ke kanan ke langkah berikutnya dalam alur kerja: menggunakan Amazon Rekognition untuk mengonfigurasi loop manusia dengan alur kerja tinjauan manusia. Panah kedua menunjuk langsung dari langkah ini ke langkah di mana kondisi aktivasi yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia terpenuhi. Ini memulai penciptaan lingkaran manusia. Di sebelah kanan gambar, loop manusia digambarkan dalam tiga langkah: 1) UI pekerja dan alat dibuat dan tugas tersedia untuk pekerja, 2) pekerja meninjau data input, dan terakhir, 3) hasil disimpan di Amazon S3.
------
#### [ Custom Task Type ]
Gambar berikut menggambarkan alur kerja kustom Amazon A2I. Model ML khusus digunakan untuk menghasilkan prediksi. Aplikasi klien memfilter prediksi ini menggunakan kriteria yang ditentukan pengguna dan menentukan apakah tinjauan manusia diperlukan. Jika demikian, prediksi ini dikirim ke Amazon A2I untuk ditinjau oleh manusia. Amazon A2I mengumpulkan hasil tinjauan manusia di Amazon S3, yang dapat diakses oleh aplikasi klien. Jika filter menentukan bahwa tidak diperlukan tinjauan manusia, prediksi dapat diumpankan langsung ke aplikasi klien.
------
## Alur Kerja Tinjauan Manusia (Definisi Alur)
Anda menggunakan alur kerja tinjauan manusia untuk menentukan *tim kerja* manusia, menyiapkan UI pekerja menggunakan *templat tugas pekerja*, dan untuk memberikan informasi tentang bagaimana pekerja harus menyelesaikan tugas peninjauan.
Untuk tipe tugas bawaan, Anda juga menggunakan alur kerja tinjauan manusia untuk mengidentifikasi kondisi di mana loop manusia dimulai. Misalnya, Amazon Rekognition dapat melakukan moderasi konten gambar menggunakan pembelajaran mesin. Anda dapat menggunakan alur kerja tinjauan manusia untuk menentukan bahwa gambar dikirim ke manusia untuk tinjauan moderasi konten jika kepercayaan Amazon Rekognition terlalu rendah.
Anda dapat menggunakan alur kerja tinjauan manusia untuk membuat beberapa loop manusia.
Anda dapat membuat definisi aliran di konsol SageMaker AI atau dengan SageMaker API. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang kedua opsi ini, lihat[Buat Alur Kerja Tinjauan Manusia](a2i-create-flow-definition.md).
**Tim Kerja**
*Tim kerja* adalah sekelompok pekerja manusia yang Anda kirimi tugas peninjauan manusia Anda.
Saat membuat alur kerja tinjauan manusia, Anda menentukan satu tim kerja.
[Tim kerja Anda dapat berasal dari tenaga kerja [Amazon Mechanical Turk, tenaga kerja](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management-public.html) yang [dikelola vendor, atau tenaga kerja pribadi](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-management-vendor.html) Anda sendiri.](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-workforce-private.html) Saat Anda menggunakan tenaga kerja pribadi, Anda dapat membuat beberapa tim kerja. Setiap tim kerja dapat digunakan dalam beberapa alur kerja tinjauan manusia. Untuk mempelajari cara membuat tenaga kerja dan tim kerja, lihat[Tenaga Kerja](sms-workforce-management.md).
**Template Tugas Pekerja dan UI Tugas Manusia**
Anda menggunakan *template tugas pekerja* untuk membuat UI pekerja (*UI tugas manusia) untuk tugas* peninjauan manusia Anda.
UI tugas manusia menampilkan data input Anda, seperti dokumen atau gambar, dan instruksi kepada pekerja. Ini juga menyediakan alat interaktif yang digunakan pekerja untuk menyelesaikan tugas Anda.
Untuk jenis tugas bawaan, Anda harus menggunakan templat tugas pekerja Amazon A2I yang disediakan untuk jenis tugas tersebut.
## Loop Manusia
*Lingkaran manusia* digunakan untuk membuat pekerjaan tinjauan manusia tunggal. Untuk setiap pekerjaan peninjauan manusia, Anda dapat memilih jumlah pekerja yang dikirim *tugas* untuk meninjau objek data tunggal. Misalnya, jika Anda menetapkan jumlah pekerja per objek `3` untuk pekerjaan pelabelan klasifikasi gambar, tiga pekerja mengklasifikasikan setiap gambar input. Meningkatkan jumlah pekerja per objek dapat meningkatkan akurasi label.
Loop manusia dibuat menggunakan alur kerja tinjauan manusia sebagai berikut:
+ Untuk tipe tugas bawaan, kondisi yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia menentukan kapan loop manusia dibuat.
+ Tugas peninjauan manusia dikirim ke tim kerja yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia.
+ Template tugas pekerja yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia digunakan untuk merender UI tugas manusia.
**Kapan loop manusia dibuat?**
Saat Anda menggunakan salah satu *jenis tugas bawaan*, AWS layanan terkait akan membuat dan memulai loop manusia atas nama Anda saat kondisi yang ditentukan dalam alur kerja tinjauan manusia terpenuhi. Misalnya:
+ Saat Anda menggunakan Augmented AI dengan Amazon Textract, Anda dapat mengintegrasikan Amazon A2I ke dalam tugas peninjauan dokumen menggunakan operasi API. `AnalyzeDocument` Loop manusia dibuat setiap kali Amazon Textract mengembalikan inferensi tentang pasangan nilai kunci yang memenuhi kondisi yang Anda tentukan dalam alur kerja tinjauan manusia Anda.
+ Saat Anda menggunakan Augmented AI dengan Amazon Rekognition, Anda dapat mengintegrasikan Amazon A2I ke dalam tugas moderasi gambar menggunakan operasi API. `DetectModerationLabels` Loop manusia dibuat setiap kali Amazon Rekognition menampilkan kesimpulan tentang konten gambar yang memenuhi kondisi yang Anda tentukan dalam alur kerja tinjauan manusia Anda.
Saat menggunakan *jenis tugas khusus*, Anda memulai loop manusia menggunakan [Amazon Augmented AI Runtime API](https://docs.aws.amazon.com/augmented-ai/2019-11-07/APIReference/Welcome.html). Saat Anda memanggil `StartHumanLoop` aplikasi kustom Anda, tugas dikirim ke pengulas manusia.
Untuk mempelajari cara membuat dan memulai lingkaran manusia, lihat[Membuat dan Memulai Loop Manusia](a2i-start-human-loop.md).
Untuk menghasilkan sumber daya ini dan membuat alur kerja tinjauan manusia, Amazon A2I mengintegrasikan beberapa, APIs termasuk Model Runtime AI Augmented Amazon, yang, dan terkait dengan jenis tugas Anda. SageMaker APIs APIs Untuk mempelajari selengkapnya, lihat [Gunakan APIs di Amazon Augmented AI](a2i-api-references.md).