出版社内容情報
本書は、Human-in-the-Loop機械学習（人間参加型AI）の活用により、効率よく高品質な学習データを作成し、機械学習モデルの品質とアノテーションのコストパフォーマンスを改善する方法を解説する。実世界で応用されるほとんどの機械学習モデルは、人間のアノテーターが作成した学習データセットを利用して構築される。それゆえ機械学習を実世界の問題に応用していくには、この学習データセットをいかに高品質とするかが重要である。学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。
本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。
データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。
[原著: Human-in-the-Loop Machine Learning: Active learning and annotation for human-centered AI, Manning Publications, 2021]
内容説明
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。
目次
第１部 概要（Ｈｕｍａｎ‐ｉｎ‐ｔｈｅ‐Ｌｏｏｐ機械学習の概要；Ｈｕｍａｎ‐ｉｎ‐ｔｈｅ‐Ｌｏｏｐ機械学習を始める）
第２部 能動学習（不確実性サンプリング；多様性サンプリング；高度な能動学習；能動学習をさまざまな機械学習タスクに適用する）
第３部 アノテーション（アノテーターとの協働；アノテーションの品質管理；高度なアノテーションとデータ拡張；さまざまな機械学習タスクにおけるアノテーション品質）
第４部 機械学習のためのヒューマン‐コンピュータインタラクション（データアノテーションのためのインターフェース；Ｈｕｍａｎ‐ｉｎ‐ｔｈｅ‐Ｌｏｏｐ機械学習を組み込んだアプリケーション）
付録Ａ
著者等紹介
Ｍｏｎａｒｃｈ，Ｒｏｂｅｒｔ（Ｍｕｎｒｏ）［ＭＯＮＡＲＣＨ，ＲＯＢＥＲＴ ＭＵＮＲＯ］ ［Ｍｏｎａｒｃｈ，Ｒｏｂｅｒｔ（Ｍｕｎｒｏ）］
ロバート・モナーク博士（Ｒｏｂｅｒｔ Ｍｏｎａｒｃｈ，旧名Ｒｏｂｅｒｔ Ｍｕｎｒｏ）。人間と機械の知能の融合の専門家で、現在サンフランシスコに居住し、Ａｐｐｌｅ社に勤務しています。シエラレオネ、ハイチ、アマゾン、ロンドン、シドニーで、スタートアップ企業から国連まで、さまざまな組織で仕事をしてきました。Ｉｄｉｂｏｎ社のＣＥＯ兼創設者であり、Ｆｉｇｕｒｅ Ｅｉｇｈｔ社のＣＴＯを務め、Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅｓにおける初の自然言語処理および機械翻訳サービスを主導しました
上田隼也［ウエタシュンヤ］
２０１７年筑波大学大学院システム情報工学研究科修士課程修了。現在、株式会社メルカリ、ソフトウェアエンジニア
角野為耶［スミノナスカ］
２０１５年東京大学大学院学際情報学府学際情報学専攻修士課程修了。現在、株式会社Ａｘｃｒｅａｔｏｒ、代表取締役
伊藤寛祥［イトウヒロヨシ］
２０２０年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士（工学）。現在、筑波大学図書館情報メディア系、助教（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
shin_ash
