内容説明
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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］
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
shin_ash
6
ベイズ最適化の様な能動学習の解説かと思ったが、もっと広い意味での能動学習の話で、要するにサンプリングとアノテーションを組み込んだアーキテクチャの解説である。類書が少ないし重要なことを言っているが、原著が技術者で訳者も技術者でしかも機械翻訳を活用しているためか、大変読み難い文章で、読んでいると物凄くストレスがたまる。誤記っぽい記述もあるが正誤表には無く、一方、正誤表の解説がおかしく本文が合っていると思われる箇所もある。文体に慣れるのが大変だが、サンプリングとその評価に関する類書がないので色々と参考にはなる。2024/11/18
