Машинное обучение с участием человека
Эта книга представляет собой комплексное руководство по методологии машинного обучения с участием человека (Human-in-the-Loop Machine Learning). В отличие от традиционных учебников, сосредоточенных исключительно на алгоритмах, данная работа делает акцент на критически важных аспектах работы с данными, которые часто остаются за кадром.
Основное внимание уделяется двум ключевым процессам: активному обучению (Active Learning) и аннотированию данных. Автор подробно рассматривает стратегии отбора наиболее информативных данных для разметки, что позволяет значительно сократить затраты на создание обучающих наборов. Отдельные главы посвящены методам выборки неопределенности и разнообразия, а также расширенным техникам активного обучения для различных типов задач.
Вторая часть книги сфокусирована на практических аспектах аннотирования: организации работы с людьми-аннотаторами, контроле качества разметки, проектировании эффективных интерфейсов для аннотирования и методах углубленного анализа данных. Книга объединяет теорию и практику, предлагая готовые решения для построения человеко-ориентированных систем искусственного интеллекта.
Издание предназначено для специалистов по данным, разработчиков ML-систем и всех, кто стремится создавать более эффективные, экономичные и этичные модели машинного обучения, где человек и алгоритм работают в симбиозе.
