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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。

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。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。

データサイエンティストや機械学習エンジニアはもちろん、アノテーションの実務に関わる管理者・技術者にも本書を読んでいただき、人がより有効な形でモデル開発に関与する「人間参加型AI」の実現に繋げてほしい。

［原著： Human-in-the-Loop Machine Learning： Active learning and annotation for human-centered AI， Manning Publications， 2021］

●目次
【第I部　概要】
第1章　Human-in-the-Loop機械学習の概要
第2章　Human-in-the-Loop機械学習を始める

【第II部　能動学習】
第3章　不確実性サンプリング
第4章　多様性サンプリング
第5章　高度な能動学習
第6章　能動学習をさまざまな機械学習タスクに適用する

【第III部　アノテーション】
第7章　アノテーターとの協働
第8章　アノテーションの品質管理
第9章　高度なアノテーションとデータ拡張
第10章　さまざまな機械学習タスクにおけるアノテーション品質

【第IV部　機械学習のためのヒューマン－コンピュータインタラクション】
第11章　データアノテーションのためのインターフェース
第12章　Human-in-the-Loop機械学習を組み込んだアプリケーション

付録A　機械学習のおさらい

固定レイアウト型に関する注意事項（必ずお読みください）
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■使用できない機能
・文字拡大（ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ）／文字のコピー／マーク／ハイライト／文字列検索／辞書の参照／Web検索／引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード（Kindle端末の場合）

…などなど。本書ではAIを使って考えるための56の技法を紹介。
仕事も、日常も。
あらゆる課題を一瞬で解決できる「すごい発想」が見つかります!!

■目次
序章　「AIを使って考える」とは？ –チュートリアル

１部　すぐにアイデアがほしいとき
第１章　「AI特有の力」で考える
第２章　「自由な発想」で考える
第３章　「ロジカルな発想」で考える

２部　アイデアを磨きたいとき
第４章　考えを「発展」させる
第５章　考えを「具体的」にする
第６章　考えを「検証」する

３部　アイデアを実現したいとき
第７章　アイデアの「伝え方」を考える
第８章　アイデアの「実行策」を考える

４部　考えるヒントがほしいとき
第９章　「課題」を分析してヒントを得る
第10章　「悩み」を分析してヒントを得る
第11章　「人」を分析してヒントを得る
第12章　「未来」を予測してヒントを得る

最終章　「技法」を使いこなす　–ケーススタディ