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深度学习的下一站:迁移学习

来源:亚博信誉有保障   发布时间:2021-02-12 07:21nbsp;  点击量:

本文摘要:目前,人工智能的主流算法-深度自学模型在语音识别、图像识别、信息推荐等方面已经受到影响,但在医疗、教育等领域的应用并不困难。这是因为在医疗、教育领域需要认识的数据大多是小数据,而不是大数据。例如,教育、医疗、基因检查等个人数据、实验、学生测试、呼叫解说等数据只是小数据。 只有构建从大数据转移到小数据的标准化模型,才能在更好的领域使用人工智能,使人工智能更加普及。第二,深度自学模型非常薄弱,离开现有场景或稍微移动,效果不会打折。

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目前,人工智能的主流算法-深度自学模型在语音识别、图像识别、信息推荐等方面已经受到影响,但在医疗、教育等领域的应用并不困难。这是因为在医疗、教育领域需要认识的数据大多是小数据,而不是大数据。例如,教育、医疗、基因检查等个人数据、实验、学生测试、呼叫解说等数据只是小数据。

只有构建从大数据转移到小数据的标准化模型,才能在更好的领域使用人工智能,使人工智能更加普及。第二,深度自学模型非常薄弱,离开现有场景或稍微移动,效果不会打折。对于机器学习来说,由于训练数据和应用于数据的不同,训练的模型在应用中不会遇到这样的可靠性问题。第三,机器学习模式很难实现应用于个性化。

例如,在推荐类信息服务中,机器学习很难受到个人行为的限制。如果你想建立这一点,你必须解决问题。如何将云的标准化模型与终端的小数据兼容?上述深度自学面临的可靠性和应用于个性化问题,适合转入自学,转入自学原理有助于机械学习从云转入移动终端。

深度自学的自然发展方向之一是转入自学。进入自学可以使深度自学更加可靠,上司可以解读深度自学的模型。例如,有必要知道哪个部分的特征容易进入。

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这些特征对应于某个领域的上层、抽象化的构造型概念。区分它们和细节,可以深刻解释这一领域的科学知识传达。这样,机器学习就可以像生物神经系统一样终身自学,大大总结和总结过去的科学知识,使系统越学越慢,在自学过程中也能找到自学方法。

深度自学的特点是用非线性将完整的特点从低层转化为高层,这个过程很简单,其优点是显而易见的,但副产品是特点层。正好,这个水平有助于进入自学。例如,有必要分析进入自学的效果。

深度自学有一定的发展后,转入自学可能构筑这一点,算法仍意味着运营注册的自学任务,可以举一反三,比以前标准化。而且,在不同的转入目标下,科学知识可以从一个领域转入另一个领域,在不同的水平转入,可以定量转入多少——过去还留在不能转入中,现在已经可以正确地告诉我可以转入的部分参数还是部分特征。此外,当一些不同的任务一起自学时,通常不会有难以置信的发现,这就是多任务自学。

多任务自学往往找不到不同领域共同的科学知识,往往更容易抽象地传达科学知识,更容易传达不同领域的共同性。因此,多任务自学和转入自学的目标完全一致,必须构筑比较稳定的科学知识传达,没有出路。


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