머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링
인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션
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9791161758084
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| Publication Date | 2023/12/28 |
| Pages/Weight/Size | 188*235*26mm |
| ISBN | 9791161758084 |
| Categories | IT 모바일 > OS/데이터베이스 |
Description
알고리듬 중심의 머신러닝 시대에서 데이터 중심의 머신러닝 시대로의 전환을 알리는 책이다. 머신러닝 알고리듬에 대한 상세한 설명보다는 데이터 관점에서 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 취해야 하는 어노테이션 전략과 방법론을 광범위하게 다룬다. 다양한 샘플링 기법과 프로세스를 알고리듬 유형에 따라 소개하며, 효율적인 데이터 레이블링을 위한 사용자 인터페이스 및 조직의 관점을 저자의 경험에 비추어 제시한다. 적절한 데이터를 확보해 머신러닝 문제를 풀고자 하는 개인이나 기업에게 더없이 좋은 길잡이가 될 것이다.
Contents
1부. 첫걸음
1장. 인간 참여 머신러닝 소개
2장. 인간 참여 머신러닝 시작하기
2부. 능동학습
3장. 불확실성 샘플링
4장. 다양성 샘플링
5장. 고급 능동학습
6장. 여러 머신러닝 작업에 능동학습 적용하기
3부. 어노테이션
7장. 데이터 어노테이터와 일하기
8장. 데이터 어노테이션에 대한 품질 관리
9장. 고급 데이터 어노테이션과 증강 기법
10장. 여러 가지 머신러닝 작업을 위한 어노테이션 품질 관리
4부. 머신러닝을 위한 인간-컴퓨터 상호 작용
11장. 데이터 어노테이션을 위한 인터페이스
12장. 인간 참여 머신러닝 제품
부록 A_ 머신러닝 기초 복습하기
1장. 인간 참여 머신러닝 소개
2장. 인간 참여 머신러닝 시작하기
2부. 능동학습
3장. 불확실성 샘플링
4장. 다양성 샘플링
5장. 고급 능동학습
6장. 여러 머신러닝 작업에 능동학습 적용하기
3부. 어노테이션
7장. 데이터 어노테이터와 일하기
8장. 데이터 어노테이션에 대한 품질 관리
9장. 고급 데이터 어노테이션과 증강 기법
10장. 여러 가지 머신러닝 작업을 위한 어노테이션 품질 관리
4부. 머신러닝을 위한 인간-컴퓨터 상호 작용
11장. 데이터 어노테이션을 위한 인터페이스
12장. 인간 참여 머신러닝 제품
부록 A_ 머신러닝 기초 복습하기