昨年末に発売されたHuman-in-the-Loop機械学習がとても良かったので、早速社内勉強会をしました。
前半は先に決められたリソースでモデルの改善をするとき、どういう観点で学習データを選ぶべきかを詳しく書いてあります。後半はアノテーションに的を絞って、アノテーション自体やアノテーターの評価のやり方について詳しく書いてあります。
翻訳もとても読みやすく、機械学習やDeep Learningのモデルを継続的に改善している人にはお勧めです。
こちらが勉強会の資料になります。 すぐに実務で使う事を考えながら資料をまとめたので、本に書いてある内容と少し変えている所もあります。 少しでも興味があれば買って読んでみてください。
