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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：966
蓝盟IT小贴士，来喽！
广义上，过渡学习可指导为特定任务训练的模型积累知识，以便预测各种相关任务，例如将照片中的花转移到另一个模型中以识别某个人的皮肤黑色素瘤。
注:如果想深入研究过渡学习，塞巴斯蒂安·鲁德写了一本出色的入门书。
迁移学习有好几种方法，但是一种方法被广泛采用，那就是微调。
在此方法中，团队将获得预先培训的模型，删除/重新培训模型的最后一层，以集中精力完成新的相关任务。 例如，AI Dungeon是一款开放的世界文本冒险游戏，人工智能产生的故事很有说服力，迅速受到欢迎。
值得注意的是，AI Dungeon不是谷歌实验室开发的，而是工程师建设的项目。
AI Dungeon的作者尼克·沃尔顿不是从一开始就设计了模型，而是采用了采用最先进的NLP模型OpenAI的GPT-2，根据自己选择的冒险文本进行了微调。
该工作之所以有效，是因为在神经网络中，第一层关注简单的一般特征，最后一层关注任务的分类/回归。 吴恩达通过设想图像识别模型，将这些层及其相对特异性水平可视化
与软件工程相比，从相当标准的模型来看，生态系统被认为是“成熟的”。
一些复盖强大性能的新编程语言问世，人们将其用作特殊案例、研究项目和玩具。 在这个阶段，使用它的人必须从头开始构建所有基本实用程序。
其次，这个社区的人们开发了库和项目，引出了公共实用程序，直到工具能够稳定地用于生产。
在此阶段，构建软件的技术人员不在意HTTP请求的发送和到数据库的连接，这些都被提取出来，技术人员们只关注产品的构建。
换句话说，Facebook构建React，Google构建Angular，工程师使用它构建产品。 随着过渡学习的发展，机器学习项目正朝着这个方向发展。
随着OpenAI、Google、Facebook和其他科技巨头推出强大的开源模式，机器学习工程师的“工具”变得更加强大、更加稳定。
机器学习技术人员不是使用PyTorch或TensorFlow从一开始就构建模型，而是使用开源模型和过渡学习来构建产品，意味着新一代机器学习驱动程序即将出现。目前机器学习工程师只是担心如何将这些模式投入生产。
深入的学习不再困难。
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