迁移学习概述

迁移学习是人工智能机器学习中的一种（除了迁移学习还有深度学习、强化学习），将一个开拓模型运用到其他任务或是类型中，也便是在机器处理全新的领域时，难以获取大量数据取构建模型时可以通过迁移学习的方法，通过少量数据演习从而适用于新领域。
普通来讲，迁移学习便是一种举一反三的学习方法。

比如：我们学会了弹吉他，我们再去学习钢琴、小提琴等其他乐器，可以节约好多韶光，我们可以从学习吉他中的乐理知识、音阶等干系知识，迁移到其他乐器中，从而降落我们学习的本钱，节约学习的韶光。

迁移是机器学习中一种常见的方法，常日运用到打算机视觉、自然措辞处理等干系人工智能领域，通过神经网路学习须要大量数据、永劫光的打算，某些情形下我们难以获取足够的资源，以是我们通过迁移学习的办法，将一些建好的学习模型通过迁移的办法来加速演习过程。

如何进行迁移学习？

在理解如何进行迁移学习中，我们先理解一下如下定义：

域：一个域 D 由一个特色空间 X 和特色空间上的边际概率分布 P(X) 组成，个中 X=x1,x2,…xn 。
举个例子：对付一个有文档，其有很多词袋表征（bag-of-words representation）X 是所有文档表征的空间，而 xi 是第 i 个单词的二进制特色。
P(X)代表对X的分布。

任务：在给定一个域 D={X,P(X)} 之后，一个任务 T 由一个标签空间 y 以及一个条件概率分布 P(Y/X) 构成，个中，这个条件概率分布常日是从由特色—标签对 xi，yi组成的演习数据中学习得到。

源域：在迁移学习中，我们已有的知识叫做源域。

目标域：在迁移学习中，要学习的新知识叫目标域。

以上观点如果不是专门做AI技能的同学可能很难明得，那我们举个例子来阐明一下：

有一个养狗的高手，对不同的狗狗的类型都能分辨出来，能够识别不同狗狗的特色。
有一天想去卖卖猫猫了，他就从养狗狗的履历上去学习猫猫，分辨猫猫，创造按照狗狗狗的特色是难以精确的分辨猫猫的，因此他又重新学习了猫猫的特色。

在以上案例中：域便是猫猫或狗狗，源域便是狗狗，目标域便是猫猫，任务便是猫猫或狗狗的特色或是特点，这样说就好理解了。

在迁移学习中有不同的方法：

1. 基于实例的迁移学习方法

意思是说在源域中找到与目标域相似的数据，把这个数据的权值进行调度，让目标域与源域权值数据进行匹配，然后对调整的数据进行演习学习，不断的调度权值，终极形成目标域的模型。

这种属于源域中的样本进行迁移，也便是样本与样本之间相似度较高的情形，我们看如下图片（以下图片来自于百度）：

2. 基于特色的迁移学习方法

意思是说通过源域与目标域相同的特色进行提取，找到共同特色，然落后修。
它与基于实例的迁移学习方法，不同在于——基于实例的是从实际数据中进行选择来匹配与目标域相似的部分，进行学习，基于特色的是找到源域与目标域的相同交集特色，进行学习。

如下图所示（图片来自于百度）：

3. 基于模型的迁移学习方法

意思是说通过源域演习好的模型，直接应用到目标域中，通过目标域中少量数据去演习此模型，进行学习，比如：你有一个识别狼狗的模型，这个模型可以男出来演习哈士奇。

4.基于关系的迁移学习方法

意思是说当两个域是有某些相似的时候，他们之间存在某种关系，我们可以根据域中的相同的关系背后逻辑进行迁移，比如：生物病毒传播的规律迁移到电脑病毒的传播规律。

迁移学习对我们产品经理的启示

通过对迁移学习的概述以及迁移学习的方法的先容，我们总结一下迁移学习利用场景：

数据量不敷的问题：一方面是由于某些领域，数据量比较少；一方面是由于网络大量数据须要较高的资源和本钱，我们须要考虑通过迁移学习的方法。
个性化方面的问题：通过群体数据，难以反响一个个体的特色。

对付我们产品经理，我们在设计产品或是设计某些逻辑的时候，可以看一下我们设计场景是否符合迁移学习的利用场景，我们如果通过迁移学习的方法，去办理我们的产品设计问题。

比如以下案例：

数据量本钱案例

比如：不同产品用户评价模型的迁移，一个产品好或者坏，我们须要剖析大量用户的评价，通过对评价的标注，建立评价模型但。
是如果我们有大量产品，并且不同用户有不同的用户评价习气，不同的用语，来表达对产品的好或是坏，我们很难网络到全面的用户评价数据。

因此，我们只须要从少量产品大量数据评价中去标注，去演习，找打标注模型，通过此模型运用到其他产品中，我们就可以迅速分辨出这个产品的在用户眼里是好或者是坏。

个性化推举案例

比如：我们有一个售卖书本的电商平台，根据用户偏好、行为等对其做了智能推举，然后我们想在电商平台上新增了电影推举内容。

如果我们想在这个产品一上线就能智能推举给用户，这时候我们可以利用书本的智能推举方案迁移到电影内容推举这个产品上，比如：某一用户群体喜好悬疑类书本，那我们可以推举一些悬疑类电影内容。

再比如：我们一个新APP冷启动时的个性化推举，是否可以利用之前已上线APP的用户画像描述，通过特色迁移的办法，做个性化推举？

本文通过对迁移学习的先容，希望我们产品经理我们设计产品在考虑后台设计逻辑时有一些启示！

本文由 @ 罗飞 原创发布于大家都是产品经理。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议