Human-in-the-Loop機械学習

Ｈｕｍａｎ-ｉｎ-ｔｈｅ-Ｌｏｏｐ機械学習は、人間と機械が効果的に連携するための方法を確立します。本書を読むことで、人間がフィードバックするデータの選択方法、人間によるアノテーションの品質管理、そしてアノテーションインターフェースの設計に関するベストプラクティスを学ぶことができます。また、本書では、文章分類、画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーション、系列ラベリングなどの機械学習タスクに用いる学習データを作成する方法を学びます。本書は基本的な内容から始め、アノテーションワークフローにおける転移学習や自己教師あり学習などの高度な技術へと進んでいきます。