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Human-in-the-Loop機械学習: 人間参加型AIのための能動学習と,GBc4buubwAAZcjo.jpg:large,Human-in-the-Loop Machine Learning: Active learning and,Human-in-the-Loop機械学習: 人間参加型AIのための能動学習と,人間参加型のAI活用(Human-in-the-loop) | 客員研究員 桐生 佳介,【商品説明】\r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。プログラミング言語Lua公式解説書 (未読、美本)。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。プロフ必読。　PC8801初代。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。CISSP　CBK　公式ガイドブック。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。CADやった事なくても一人でイチから学べるCATIA V5 認定資格マニュアル。\r\r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。ネスペ　7冊セット。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。グラフ理論。\r…\r\r※Amazon.co.jpより引用\r\r#コンピュータ\r#IT\r#機械学習\r#AI\r#データサイエンス\r#プログラミング\r#Python