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)記數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練學(xué)習(xí)模型。但是，人工構(gòu)建訓(xùn)練集既耗時(shí)又昂貴，以至于很多公司的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目無法完成。有一種更為實(shí)用的方法。在本書中，Wee Hyong Tok、Amit Bahree和Senja Filipi向你展示了如何使用弱監(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(shí)驗(yàn)室的一個(gè)衍生產(chǎn)品），在弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集上構(gòu)建自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目。由于很多公司研究的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目從未走出他們的實(shí)驗(yàn)室，所以本書還提供了如何在真實(shí)案例中使用你所構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型的指南。