迁移学习的基础研究问题及适用场景

迁移学习的基础研究问题及适用场景

2020 年 8 月 11 日

迁移学习的基础研究问题及适用场景

由于知识获取与表示的困难,以及当时计算机计算能力的限制,符号主义的主张没有得到应有的发展和大规模的应用,以知识为基础的学习方法也同样受到重创。21 世纪初,机器学习中的一个分支——概率统计学习(特别是深度学习)异军突起,获得巨大成功。它不仅建立了较好的理论基础和有效的算法,还成功地得到商业应用,成为推动产业和社会发展的重要力量,使 AI 进入了以数据驱动为主导的第二代 AI 发展时代。为了迈向真正的 AI,我们需要第三代 AI,而迁移学习正在向这一道路迈进。

本文节选自《迁移学习》一书,由杨强教授与其学生在多年研究的基础上撰写的,它包含了迁移学习的基础、方法、技术和应用。

人工智能、机器学习以及迁移学习

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是艾伦·图灵受其提出的“机器会思考吗?”这一著名图灵测试问题启发而得到的愿景。该图灵测试问题激励了几代研究人员探索机器智能运行的方法。然而纵观最近二三十年的发展,人工智能研究经历了多次起伏,其中大部分都围绕着机器如何从外部世界获取知识这一核心问题而演变。

从人工建立基于规则的知识库到从数据中进行机器学习,使机器像人类一样思考的尝试已经走了很长的路。目前,机器学习(machine learning)已经从一个模糊的学科发展成为一种推动工业和社会发展的重要力量,可以实现从电子商务和广告投放到教育和医疗等领域的自动化决策。由于机器学习具有使机器通过在标注和未标注的数据中进行学习和适应来获得知识的强大能力,因此它正在成为一种世界通用的技术。机器学习根据数据生成预测模型,因此往往需要高质量的数据作为“老师”来帮助调控统计模型。这种对未来事件进行准确预测的能力是基于对任务领域的观察和理解。训练样本中的数据通常是被标注的,也就是说训练样本中的观察和预测结果是相互耦合和相关的。之后,这些样本就能够被机器学习算法当成“老师”来“训练”可应用到新数据的模型。现实生活中有许多应用机器学习的成功例子。基于计算机的图像分析领域中的人脸识别是一个很好的例子。假设我们已经获得了大量的医疗影像照片。那么,机器学习系统可以使用这些照片训练模型,从而判断新照片中是否有某种疾病的可能性。机器学习模型还可以应用于公司的安保系统中,以判断访客是否是公司的员工。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/oa41VuSCfsuhyNWI1wMy 】。未经作者许可,禁止转载。

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