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弱監(jiān)督學(xué)習(xí)實用指南：用更少的數(shù)據(jù)做更多的事情
弱監(jiān)督學(xué)習(xí)實用指南：用更少的數(shù)據(jù)做更多的事情
Wee Hyong Tok, Amit Bahree, Senja Filipi 著
任艷杰, 吳楚儀, 耿飚, 劉偉翼, 曹俊, 張祥 譯
出版時間：2022年12月
頁數(shù)：196
“弱監(jiān)督和數(shù)據(jù)編程是軟件2.0的基礎(chǔ)?！度醣O(jiān)督實用指南》很好地介紹了該領(lǐng)域的技術(shù)、工具、挑戰(zhàn)和實踐專業(yè)知識。對于利用數(shù)據(jù)和AI構(gòu)建現(xiàn)代應(yīng)用程序的開發(fā)人員來說，這是一本必讀之書。”
——Vijay K. Narayanan
ServiceNow公司首席人工智能官

如今，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師基于高質(zhì)量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型。但是，人工構(gòu)建訓(xùn)練集既耗時又十分昂貴，以至于很多公司的機(jī)器學(xué)習(xí)項目無法完成。在本書中，有一種更為實用的方法，由Wee Hyong Tok、Amit Bahree和Senja Filipi展示如何使用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型創(chuàng)建產(chǎn)品。
你將學(xué)習(xí)如何通過使用Snorkel（斯坦福大學(xué)人工智能實驗室的一個衍生產(chǎn)品），在弱標(biāo)簽數(shù)據(jù)集上建立自然語言處理和計算機(jī)視覺項目。因為很多公司研究的機(jī)器學(xué)習(xí)項目從未走出他們的實驗室，所以本書還提供了如何在真實案例中使用構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型的指南。

● 了解弱監(jiān)督領(lǐng)域的最新進(jìn)展，包括將其用在數(shù)據(jù)科學(xué)過程中的方法
● 使用Snorkel AI進(jìn)行弱監(jiān)督和數(shù)據(jù)編程
● 獲取使用Snorkel標(biāo)記文本和圖像數(shù)據(jù)集的代碼示例
● 使用弱標(biāo)簽數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本和圖像分類
● 了解使用 Snorkel 處理大型數(shù)據(jù)集和使用 Spark 集群擴(kuò)展標(biāo)簽的注意事項
  1. 黃學(xué)東序
  2. Alex Ratner序
  3. 前言
  4. 第1章 弱監(jiān)督介紹
  5. 什么是弱監(jiān)督？
  6. Snorkel弱監(jiān)督實例
  7. 弱監(jiān)督的基本方法
  8. 數(shù)據(jù)編程
  9. 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)
  10. 總結(jié)
  11. 第2章使用Snorkel框架深入數(shù)據(jù)編程
  12. Snorkel數(shù)據(jù)編程框架
  13. 從標(biāo)簽函數(shù)開始
  14. 使用LabelModel達(dá)成標(biāo)簽一致性
  15. 改進(jìn)標(biāo)簽功能的策略
  16. 使用Snorkel Transformers進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)
  17. 總結(jié)
  18. 第3章 標(biāo)記行為
  19. 標(biāo)記文本數(shù)據(jù)集：識別假新聞
  20. 標(biāo)記圖像數(shù)據(jù)集：識別室內(nèi)與室外圖像
  21. 總結(jié)
  22. 第4章 使用Snorkel標(biāo)記的數(shù)據(jù)集進(jìn)行文本分類
  23. 自然語言處理（NLP）入門
  24. 硬性標(biāo)簽與概率性標(biāo)簽
  25. 使用ktrain進(jìn)行文本分類
  26. 使用Hugging Face和Transformers
  27. 總結(jié)
  28. 第5章 使用Snorkel標(biāo)注的數(shù)據(jù)集進(jìn)行圖像分類
  29. 視覺目標(biāo)識別概述
  30. 使用PyTorch進(jìn)行圖像分類
  31. 總結(jié)
  32. 第6章 擴(kuò)展性和分布式訓(xùn)練
  33. 可擴(kuò)展性的需求
  34. 分布式訓(xùn)練
  35. Apache Spark引言
  36. 用Azure Databricks實現(xiàn)擴(kuò)展
  37. Databricks上的假新聞檢測數(shù)據(jù)集
  38. 總結(jié)
書名：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)實用指南：用更少的數(shù)據(jù)做更多的事情
譯者：任艷杰, 吳楚儀, 耿飚, 劉偉翼, 曹俊, 張祥 譯
國內(nèi)出版社：東南大學(xué)出版社
出版時間：2022年12月
頁數(shù)：196
書號：978-7-5766-0263-0
原版書書名：Practical Weak Supervision
原版書出版商：O'Reilly Media
Wee Hyong Tok
 
Wee Hyong Tok是微軟AzureCAT團(tuán)隊的成員。他擁有豐富的領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)驗，領(lǐng)導(dǎo)著由工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家組成的多學(xué)科團(tuán)隊，致力于研究將注入產(chǎn)品和服務(wù)的最前沿的人工智能功能。他極富技術(shù)遠(yuǎn)見，擁有產(chǎn)品管理、機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)以及處理復(fù)雜客戶關(guān)系的背景。多年來，他展示了早期關(guān)于技術(shù)趨勢的思想領(lǐng)導(dǎo)力白皮書已經(jīng)成為現(xiàn)實，并已深入地集成到很多產(chǎn)品當(dāng)中。他能制定戰(zhàn)略并將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)化為行動，另外能積極推進(jìn)客戶加以應(yīng)用，這些能力使他參與的很多項目都獲得了成功。他一直在推動機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品的發(fā)展。他的團(tuán)隊大量使用了深度學(xué)習(xí)框架，包括TensorFlow、CNTK、Keras和PyTorch。在他的職業(yè)生涯中，曾擔(dān)任過很多角色，包括開發(fā)人員、程序/產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究員和戰(zhàn)略家，他的豐富經(jīng)驗為他賦予了獨特的超能力，能夠很好地領(lǐng)導(dǎo)高效的數(shù)據(jù)和人工智能創(chuàng)新團(tuán)隊并定義發(fā)展戰(zhàn)略。從財富500強(qiáng)企業(yè)到初創(chuàng)企業(yè)，他一直是企業(yè)高層信賴的顧問。
 
 
Amit Bahree
 
Amit Bahree是一位成就卓著的工程和技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，擁有25年的經(jīng)驗，同時有組建和發(fā)展多個產(chǎn)品和團(tuán)隊的能力。
 
 
Senja Filipi
 
Senja Filipi擁有十多年的軟件工程師經(jīng)驗，其中一半時間從事全棧機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序工作。
 
 
封面上的動物是黃林鶯（Setophaga petechia）。這些引人注目的黃色鳥類在北美各地隨處可見，尤其是在河流和濕地附近。一年中的大部分時間，它們生活在柳樹、榿木和棉白楊等樹上，而在冬季則遷移到墨西哥、秘魯和巴西的紅樹林。
黃林鶯體型嬌小、比例勻稱，尾巴細(xì)直，頭部呈圓形。正如它的名字一樣，黃林鶯身體呈蛋黃色，下面有紅色的條紋，完美無瑕的臉上的鮮明色彩，凸顯了它又大又黑的眼睛。這種明亮的鳥在不同地區(qū)之間只有細(xì)微的差別。在世界上的其他地方，如中美洲和南美洲的紅樹林，黃林鶯亞種的頭上有一個明亮的栗色冠，因此被稱為“金色”黃鶯。
它們的露天的、杯狀的鳥巢通常筑在高灌木和矮樹木的頂部。在它們的巢里，北美產(chǎn)的燕八哥也可能在這里產(chǎn)卵。為了阻止燕八哥，黃林鶯會在燕八哥的蛋上面新筑造一層巢底，并且在這一層上產(chǎn)卵。它們繼續(xù)創(chuàng)造盡可能多的巢底，就像燕八哥返回產(chǎn)卵以阻止它們一樣。黃林鶯的食物通常包括昆蟲和樹葉，它們通過在小樹枝上快速跳躍來覓食。
黃林鶯也可以通過它們獨特而甜美的鳴叫聲來辨別。這是柳樹和林地邊緣常見的聲音，雄性會唱各種各樣的歌，其中一些聲音類似于木蘭鶯鳥或栗色邊鶯。目前，黃林鶯的保護(hù)狀況最不受關(guān)注，因為它們對次生林的親和性使它們不容易受到棲息地喪失的影響。O’Reilly封面上的許多動物都瀕臨滅絕。這些動物對我們的世界都很重要。
購買選項
定價：68.00元
書號：978-7-5766-0263-0
出版社：東南大學(xué)出版社