Приложения машинного обучения демонстрируют лучшую эффективность при наличии обратной связи с человеком. Привлечение к работе подходящих сотрудников повышает точность моделей, уменьшает количество ошибок в данных, сокращает расходы и помогает ускорить выпуск моделей.
В книге изложены методики эффективной совместной работы людей и машин. Здесь вы найдете лучшие практики по выбору образцов данных для обратной связи с человеком, контролю качества аннотаций человека и разработке интерфейсов аннотаций.
Вы научитесь создавать обучающие данные для маркировки, распознавания объектов, семантической сегментации, маркировки последовательностей и многого другого. Книга начинается с основ и переходит к продвинутым методам, таким как обучение переноса и самоконтроль в рабочих процессах аннотирования.
Книга предназначена для специалистов по работе с данными, разработчиков программного обеспечения и тех, кто делает первые шаги в работе с машинным обучением.
