什么是迁移学习？
机器学习、人工智能和人工智能的新进展正在改变我们所知道的世界。迁移学习就是这样一个概念，它帮助机器学习算法处理对抗性数据并以更少的输入生成成本学习工作。我们在这里以易于理解的方式向您介绍这项技术的基础知识，请继续阅读！
Figure 1. A diagram describing Transfer Learning
机器学习简介
机器学习是人工智能的一个领域，它使用算法从数据中学习。机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集。
机器学习算法基于可用于进行预测的数据构建模型。预测基于算法从数据中学习到的模式。
Figure 2. Machine Learning sub-fields
一些机器学习任务是：
→ 分类： 分类是算法预测对象类别的任务。例如，可以训练图像分类算法来识别图像中的不同对象。
→ 回归： 回归是算法预测值的任务。例如，回归算法可用于根据历史数据预测股票价格。
→ 聚类： 聚类是算法将相似对象组合在一起的任务。例如，可以使用聚类算法根据客户的购买历史将客户分组。
迁移学习是一种可用于提高机器学习模型性能的技术。迁移学习是指您将知识从一个领域转移到另一个领域。
DL 与 CL
深度学习 (DL) 和经典机器学习 (CL) 都是人工智能 (AI) 的子领域。 DL 和 CL 的主要区别在于，DL 侧重于从非结构化或未标记的数据中学习，而 CL 则需要对数据进行结构化和标记。 DL 算法的计算量也比 CL 算法高得多，这使得它们更适合于图像识别和自然语言处理等任务。
Figure 3. Machine Learning and Deep Learning
迁移学习
迁移学习是一种将一个任务的知识转移到另一个相关任务的技术。它是一个强大的工具，可以利用许多预训练模型中可用的大量数据和一般见解。例如，在大型自然图像数据集上训练的模型可用于提高视觉识别系统在不同任务中的性能，例如对医学图像进行分类。
迁移学习可以以多种不同的方式使用，但最常见的方法是使用预训练模型作为在不同数据集上训练新模型的起点。这可以通过微调预训练模型的权重或使用预训练模型作为特征提取器并使用提取的特征从头开始训练新模型来完成。
使用迁移学习有很多好处，包括：
→ 改进的性能： 当在大型数据集上进行训练时，深度神经网络可以学习难以从较小数据集中学习的复杂模式。通过从预训练模型开始，我们可以利用这些知识并更快、更有效地训练我们自己的模型。
→ 减少培训时间： 从头开始训练深度神经网络可能需要几天或几个月的时间。
为什么我们需要迁移学习？
迁移学习是一种技术，它使我们能够使用一个 AI 模型学到的知识来训练另一个 AI 模型。当我们想要训练一个新的 AI 模型但没有足够的数据从头开始训练它时，这很有用。通过使用迁移学习，我们可以将第一个 AI 模型学到的知识“迁移”到新的 AI 模型，然后可以使用更少量的数据对其进行训练。
使用迁移学习有很多好处。首先，它可以帮助我们更快、更高效地训练新的 AI 模型。其次，它可以通过利用其他模型已经学习的知识来提高我们 AI 模型的性能。最后，它可以让我们在训练 AI 模型时使用更少的数据，这在数据稀缺或获取成本高昂时非常重要。
Figure 4. Transfer Learning
总之，迁移学习是一种强大的技术，可以帮助我们更有效地训练更好的 AI 模型。如果您想开始迁移学习，请务必查看我们的教程以了解如何进行。
实践中的机器学习问题
有许多不同的方法可以解决机器学习带来的问题。在本节中，我们将看看一些可以通过迁移学习解决的具体问题。
迁移学习的好处之一是它可以帮助解决数据稀缺的问题。如果您只有少量数据可供使用，则可能很难从头开始训练能够很好地泛化的模型。但是，通过从预训练模型开始，您可以使用已经学习的知识来更好地理解您自己的数据。
另一个常见问题是需要特定领域的知识。在某些情况下，您可能拥有所需的所有数据，但缺乏构建传统机器学习模型所需的专业知识。迁移学习可以通过提供一个已经在类似数据上训练过的模型来提供帮助。这可以为您节省大量时间和精力来建立和运行您自己的模型。
最后，当需要持续学习时，也可以使用迁移学习。在某些应用程序中，不可能预先获取所有训练数据。相反，数据可能会连续流入或分批到达。在这些情况下，可以使用迁移学习。
迁移学习的应用
迁移学习可以通过多种不同的方式应用于人工智能领域。这里只是几个例子：
1. 改进图像分类问题中的模式识别。
2. 为机器翻译或文本摘要等自然语言处理任务创建更好的模型。
3. 帮助强化学习代理更快地学习并取得更好的结果。
4.提高自动语音识别系统的性能。
5. 通过转移其他机器人的知识，使机器人能够更快地学习新技能。
资源
https://www.topbots.com/transfer-learning-in-nlp/
[
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www.wordstream.com
](https://www.wordstream.com/blog/ws/2017/07/28/machine-learning-applications)
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