Ｈｕｍａｎ‐ｉｎ‐ｔｈｅ‐Ｌｏｏｐ機械学習　人間参加型ＡＩのための能動学習とアノテーション

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。

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]

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

本の帯に関して

帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。

版・表紙について

版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。