Машинное обучение с участием человека

Содержание книги "Машинное обучение с участием человека "

Предисловие
Введение
Благодарности
Об этой книге
Об авторе
Часть I ПЕРВЫЕ ШАГИ
1. Введение в машинное обучение с участием человека
1.1 Базовые принципы машинного обучения с участием человека
1.2 Введение в аннотирование
1.3 Введение в активное обучение: повышение скорости и снижение стоимости обучающих данных
1.4 Машинное обучение и взаимодействие человек–компьютер
1.5 Машинное обучение в помощь человеку или машинное обучение с участием человека
1.6 Перенос обучения для запуска ваших моделей
1.7 Чего ожидать от этого текста
2. Начало работы с машинным обучением с участием человека (human-in-the-loop)
2.1 За пределами хактивного обучения: ваш первый алгоритм активного обучения
2.2 Архитектура вашей первой системы
2.3 Интерпретация прогнозов модели и данных для активного обучения
2.4 Построение интерфейса для сбора меток человека
2.5 Развертывание вашей первой системы машинного обучения с участием человека
Часть II. АКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ
3. Выборка неопределенности
3.1 Интерпретация неопределенности в модели машинного обучения
3.2 Алгоритмы для выборки неопределенности
3.3 Определение случаев запутанности различных типов моделей
3.4 Измерение неопределенности по нескольким прогнозам
3.5 Определение правильного числа элементов для проверки человеком
3.6 Оценка успешности активного обучения
3.7 Памятка по выборке неопределенности
3.8 Дополнительная литература
4. Выборка разнообразия
4.1 Осознание того, чего вы не знаете: выявление пробелов в знаниях вашей модели
4.2 Выборка выбросов на основе модели
4.3 Кластерная выборка
4.4 Репрезентативная выборка
4.5 Выборка для получения реального разнообразия
4.6 Выборка разнообразия с различными типами моделей
4.7 Краткая памятка по выборке разнообразия
4.8 Дополнительная литература
5. Расширенное активное обучение
5.1 Сочетание выборки неопределенности и выборки разнообразия
5.2 Активный перенос обучения для выборки неопределенности
5.3 Применение активного переноса обучения к репрезентативной выборке
5.4 Активный перенос обучения для адаптивной выборки
5.5 Краткие памятки по расширенному активному обучению
5.6 Дополнительная литература по активному переносу обучения
6. Активное обучение для решения различных задач машинного обучения
6.1 Использование активного обучения для обнаружения объектов
6.2 Использование активного обучения для семантической сегментации
6.3 Применение активного обучения для маркировки последовательностей
6.4 Применение активного обучения для генерации языка
6.5 Применение активного обучения к другим задачам машинного обучения
6.6 Выбор подходящего количества элементов для проверки человеком
6.7 Дополнительная литература
Часть III АННОТИРОВАНИЕ
7. Работа с людьми, аннотирующими ваши данные
7.1 Введение в аннотирование
7.2 Штатные эксперты
7.3 Сотрудники на аутсорсинге
7.4 Краудсорсинговые работники
7.5 Другие виды рабочей силы
7.6 Оценка требуемого объема аннотирования
8. Контроль качества при аннотировании данных
8.1 Сравнение аннотаций с истинными значениями ответов
8.2 Межаннотаторское согласие
8.3 Агрегирование аннотаций для создания обучающих данных
8.4 Контроль качества посредством экспертной оценки
8.5 Многоэтапные рабочие процессы и задачи рецензирования
8.6 Дополнительная литература
9. Углубленное аннотирование и дополнение данных
9.1 Качественное аннотирование для субъективных задач
9.2 Машинное обучение для контроля качества аннотаций
9.3 Предсказания модели в качестве аннотаций
9.4 Вложения и контекстуальные отображения
9.5 Системы на основе поиска и системы на основе правил
9.6 Легкий надзор над неконтролируемыми моделями
9.7 Синтетические данные, создание данных и их дополнение
9.8 Внедрение информации об аннотациях в модели машинного обучения
9.9 Дополнительная литература по расширенному аннотированию
10. Качественные аннотации для различных задач машинного обучения
10.1 Качество аннотаций для непрерывных задач
10.2 Качество аннотаций для задач распознавания объектов
10.3 Качество аннотаций для семантической сегментации
10.4 Качество аннотации для маркировки последовательности
10.5 Качество аннотаций для генерирования языковых материалов
10.6 Качественное аннотирование для других задач машинного обучения
10.7 Дополнительная литература по качеству аннотирования для различных задач машинного обучения
Часть IV. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ЧЕЛОВЕКА И КОМПЬЮТЕРА ПРИ МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
11. Интерфейсы для аннотирования данных
11.1 Основные принципы взаимодействия человека и компьютера
11.2 Эффективное нарушение правил
11.3 Прайминг в интерфейсах аннотирования
11.4 Сочетание интеллекта человека и машины
11.5 Интеллектуальные интерфейсы для максимальной отдачи человеческого интеллекта
11.6 Машинное обучение для содействия работе человека
11.7 Дополнительная литература
12. Продукты машинного обучения с участием человека
12.1 Определение продуктов для приложений машинного обучения с участием человека
12.2 Пример 1: исследовательский анализ данных по заголовкам новостей
12.3 Пример 2: сбор данных о событиях в области безопасности пищевых продуктов
12.4 Пример 3: идентификация велосипедов на изображениях
12.5 Дополнительная литература по созданию продуктов машинного обучения с участием человека
Приложение. Краткое пособие по машинному обучению
Предметный указатель