Застосунки машинного навчання демонструють найкращу ефективність за наявності зворотного зв'язку з людиною. Приваблення до роботи відповідних працівників підвищує точність моделей, зменшує кількість помилок у даних, скорочує витрати та допомагає прискорити випуск моделей. У книзі викладені методики ефективної спільної роботи людей і машин. Тут ви знайдете найкращі практики за вибором зразків даних для зворотного зв'язку з людиною, контролю якості анотацій людини та розроблень інтерфейсів анотацій. Ви навчитеся створювати навчальні дані для маркування, розпізнавання об'єктів, семантичної сегментації, маркування послідовностей і багато чого іншого. Книга починається з основ і переходить до прогресивних методів, як-от навчання перенесення й самоконтроль у робочих процесах анотування. Книга призначена для фахівців із роботи з даними, розробників програмного забезпечення і тих, хто робить перші кроки в роботі з машинним навчанням.