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裁断済み】Human-in-the-Loop機械学習：人間参加型AIのための。ヒューマン・イン・ザ・ループとは何か？ - Genspark。大規模言語モデル時代のHuman-in-the-Loop機械学習 - Speaker Deck。《出品：2024-01-24》\r\r＊注意＊\r・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。
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通常の読書には適しません\r・単品での値下げは一切いたしません。
【お値下げ◎】コンピュータ・システム プログラマの視点から。
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Java SE 11 Silver 教科書（紫）＋問題集（黒）。
\r\r\r【商品の状態・備考】\r・ジャケットに軽微な傷あり\r・そのほか目立った傷や汚れなし\r\r\r【お取り置き／専用ページについて】\r商品の取り置きは一切いたしません。
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\r\r・まとめ買い\r\r（注意）専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。
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\r\r\r【商品説明】\r本書は、Human-in-the-Loop機械学習(人間参加型AI)の活用により、効率よく高品質な学習データを作成し、機械学習モデルの品質とアノテーションのコストパフォーマンスを改善する方法を解説する。
〈MMS-2525〉みやたひろし ネットワーク技術書籍 4冊セット。
実世界で応用されるほとんどの機械学習モデルは、人間のアノテーターが作成した学習データセットを利用して構築される。
CISAレビューマニュアル第27版 & 試験サンプル問題＆解答•解説集 第12版。
それゆえ機械学習を実世界の問題に応用していくには、この学習データセットをいかに高品質とするかが重要である。
dsPIC基板で始めるディジタル信号処理―パソコンとこの1冊で実体験!。
学習データセットが高品質なら、単純な機械学習アルゴリズムでも実用的に十分な性能を引き出すことができる。
コンピュータ・IT Kindle 16GB。
\r\r本書では、アノテーションのプロセスに能動学習という機械学習手法を導入して、アノテーションの品質とコストパフォーマンスを劇的に向上させるテクニックを軸に、AIと人が互いに助け合いながらより良いAIシステムを開発するために役立つ、幅広く、かつ奥深い知見を提供する。
Inside X68000 桑野雅彦 ソフトバンクインサイド X68000。
本書は4部構成の大著であり、Human-in-the-Loop機械学習や能動学習の解説だけではなく、アノテーションの品質管理手法やアノテーターの評価・管理手法、アノテーションツールの設計方法といった、実際の機械学習プロジェクトに必要な極めて実践的な内容を豊富に含んでいる。
電験第2種「回路計算」早わかり。
\r…\r\r※Amazon.co.jpより引用\r\r\r#裁断済み\r#コンピュータ\r#IT\r#機械学習\r#AI\r#データサイエンス\r#プログラミング\r#Python

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