人机协作式机器学习：视频版

Human-in-the-Loop Machine Learning, Video Edition

  视频说明

在 Video Editions 中，叙述者阅读书籍，同时内容、图形、代码列表、图表和文本显示在屏幕上。就像有声读物一样，您也可以作为视频观看。

当今世界上部署的大多数机器学习系统都是从人类反馈中学习的。然而，大多数机器学习课程几乎只关注算法，而不是系统的人机交互部分。这可能会给在实际机器学习中工作的数据科学家留下巨大的知识空白，因为数据科学家在数据管理上花费的时间比在构建算法上花费的时间更多。Human-in-the-Loop Machine Learning 是优化整个机器学习过程的实用指南，包括注释、主动学习、迁移学习以及使用机器学习来优化过程的每个步骤的技术。

  关于技术
机器学习应用程序在人工反馈下表现更好。让合适的人员参与其中可以提高模型的准确性，减少数据错误，降低成本，并帮助您更快地交付模型。

  关于本书
Human-in-the-Loop Machine Learning 为人类和机器提供了有效协同工作的方法。您将找到有关选择样本数据以进行人工反馈、人工注释的质量控制以及设计注释界面的最佳实践。您将学习如何创建用于标记、对象检测和语义分割、序列标记等的训练数据。本书从基础知识开始，然后逐步介绍高级技术，例如注释工作流程中的迁移学习和自我监督。

  里面有什么

• 确定正确的训练和评估数据
• 查找和管理人员以批注数据
• 选择注释质量控制策略
• 设计界面以提高准确性和效率

  关于读者


  关于作者
Robert （Munro） Monarch 是一名数据科学家和工程师，曾为 Apple、Amazon、Google 和 IBM 等公司构建机器学习数据。他拥有斯坦福大学的博士学位。

Robert 拥有斯坦福大学的博士学位，专注于用于医疗保健和灾难响应的人机协同机器学习，除了是机器学习专家之外，他还是一名灾难响应专家。本文中的一个有效示例是将 Robert 过去帮助应对的真实灾难中与灾难相关的消息进行分类。