遷移是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的方法，可以通過遷移學(xué)習(xí)，將一些建好的學(xué)習(xí)模型通過遷移的方式來加速訓(xùn)練過程。

遷移學(xué)習(xí)概述

遷移學(xué)習(xí)是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種（除了遷移學(xué)習(xí)還有深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)），將一個(gè)開發(fā)模型應(yīng)用到其他任務(wù)或是類型中，也就是在機(jī)器處理全新的領(lǐng)域時(shí)，難以獲取大量數(shù)據(jù)取構(gòu)建模型時(shí)可以通過遷移學(xué)習(xí)的方法，通過少量數(shù)據(jù)訓(xùn)練從而適用于新領(lǐng)域。通俗來講，遷移學(xué)習(xí)就是一種舉一反三的學(xué)習(xí)方法。

比如：我們學(xué)會(huì)了彈吉他，我們?cè)偃W(xué)習(xí)鋼琴、小提琴等其他樂器，可以節(jié)約好多時(shí)間，我們可以從學(xué)習(xí)吉他中的樂理知識(shí)、音階等相關(guān)知識(shí)，遷移到其他樂器中，從而降低我們學(xué)習(xí)的成本，節(jié)約學(xué)習(xí)的時(shí)間。

遷移是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的方法，通常應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理等相關(guān)人工智能領(lǐng)域，通過神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)、長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算，某些情況下我們難以獲取足夠的資源，所以我們通過遷移學(xué)習(xí)的方式，將一些建好的學(xué)習(xí)模型通過遷移的方式來加速訓(xùn)練過程。

如何進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)？

在理解如何進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)中，我們先了解一下如下定義：

域：一個(gè)域 D 由一個(gè)特征空間 X 和特征空間上的邊際概率分布 P(X) 組成，其中 X=x1,x2,…xn 。舉個(gè)例子：對(duì)于一個(gè)有文檔，其有很多詞袋表征（bag-of-words representation）X 是所有文檔表征的空間，而 xi 是第 i 個(gè)單詞的二進(jìn)制特征。P(X)代表對(duì)X的分布。

任務(wù)：在給定一個(gè)域 D={X,P(X)} 之后，一個(gè)任務(wù) T 由一個(gè)標(biāo)簽空間 y 以及一個(gè)條件概率分布 P(Y/X) 構(gòu)成，其中，這個(gè)條件概率分布通常是從由特征—標(biāo)簽對(duì) xi，yi組成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到。

源域：在遷移學(xué)習(xí)中，我們已有的知識(shí)叫做源域。

目標(biāo)域：在遷移學(xué)習(xí)中，要學(xué)習(xí)的新知識(shí)叫目標(biāo)域。

以上概念如果不是專門做AI技術(shù)的同學(xué)可能很難理解，那我們舉個(gè)例子來解釋一下：

有一個(gè)養(yǎng)狗的高手，對(duì)不同的狗狗的類型都能分辨出來，能夠識(shí)別不同狗狗的特征。有一天想去賣賣貓貓了，他就從養(yǎng)狗狗的經(jīng)驗(yàn)上去學(xué)習(xí)貓貓，分辨貓貓，發(fā)現(xiàn)按照狗狗狗的特征是難以正確的分辨貓貓的，因此他又重新學(xué)習(xí)了貓貓的特征。

在以上案例中：域就是貓貓或狗狗，源域就是狗狗，目標(biāo)域就是貓貓，任務(wù)就是貓貓或狗狗的特征或是特點(diǎn)，這樣說就好理解了。

在遷移學(xué)習(xí)中有不同的方法：

1. 基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法

意思是說在源域中找到與目標(biāo)域相似的數(shù)據(jù)，把這個(gè)數(shù)據(jù)的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，讓目標(biāo)域與源域權(quán)值數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，然后對(duì)調(diào)整的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，不斷的調(diào)整權(quán)值，最終形成目標(biāo)域的模型。

這種屬于源域中的樣本進(jìn)行遷移，也就是樣本與樣本之間相似度較高的情況，我們看如下圖片（以下圖片來自于百度）：

2. 基于特征的遷移學(xué)習(xí)方法

意思是說通過源域與目標(biāo)域相同的特征進(jìn)行提取，找到共同特征，然后學(xué)習(xí)。它與基于實(shí)例的遷移學(xué)習(xí)方法，不同在于——基于實(shí)例的是從實(shí)際數(shù)據(jù)中進(jìn)行選擇來匹配與目標(biāo)域相似的部分，進(jìn)行學(xué)習(xí)，基于特征的是找到源域與目標(biāo)域的相同交集特征，進(jìn)行學(xué)習(xí)。

如下圖所示（圖片來自于百度）：

3. 基于模型的遷移學(xué)習(xí)方法

意思是說通過源域訓(xùn)練好的模型，直接應(yīng)用到目標(biāo)域中，通過目標(biāo)域中少量數(shù)據(jù)去訓(xùn)練此模型，進(jìn)行學(xué)習(xí)，比如：你有一個(gè)識(shí)別狼狗的模型，這個(gè)模型可以男出來訓(xùn)練哈士奇。

4.基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法

意思是說當(dāng)兩個(gè)域是有某些相似的時(shí)候，他們之間存在某種關(guān)系，我們可以根據(jù)域中的相同的關(guān)系背后邏輯進(jìn)行遷移，比如：生物病毒傳播的規(guī)律遷移到電腦病毒的傳播規(guī)律。

遷移學(xué)習(xí)對(duì)我們產(chǎn)品經(jīng)理的啟發(fā)

通過對(duì)遷移學(xué)習(xí)的概述以及遷移學(xué)習(xí)的方法的介紹，我們總結(jié)一下遷移學(xué)習(xí)使用場(chǎng)景：

1. 數(shù)據(jù)量不足的問題：一方面是因?yàn)槟承╊I(lǐng)域，數(shù)據(jù)量比較少；一方面是因?yàn)槭占罅繑?shù)據(jù)需要較高的資源和成本，我們需要考慮通過遷移學(xué)習(xí)的方法。
2. 個(gè)性化方面的問題：通過群體數(shù)據(jù)，難以反映一個(gè)個(gè)體的特征。

對(duì)于我們產(chǎn)品經(jīng)理，我們?cè)谠O(shè)計(jì)產(chǎn)品或是設(shè)計(jì)某些邏輯的時(shí)候，可以看一下我們?cè)O(shè)計(jì)場(chǎng)景是否符合遷移學(xué)習(xí)的使用場(chǎng)景，我們?nèi)绻ㄟ^遷移學(xué)習(xí)的方法，去解決我們的產(chǎn)品設(shè)計(jì)問題。

比如以下案例：

數(shù)據(jù)量成本案例

比如：不同產(chǎn)品用戶評(píng)價(jià)模型的遷移，一個(gè)產(chǎn)品好或者壞，我們需要分析大量用戶的評(píng)價(jià)，通過對(duì)評(píng)價(jià)的標(biāo)注，建立評(píng)價(jià)模型但。是如果我們有大量產(chǎn)品，并且不同用戶有不同的用戶評(píng)價(jià)習(xí)慣，不同的用語(yǔ)，來表達(dá)對(duì)產(chǎn)品的好或是壞，我們很難收集到全面的用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

因此，我們只需要從少量產(chǎn)品大量數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)中去標(biāo)注，去訓(xùn)練，找打標(biāo)注模型，通過此模型應(yīng)用到其他產(chǎn)品中，我們就可以迅速分辨出這個(gè)產(chǎn)品的在用戶眼里是好或者是壞。

個(gè)性化推薦案例

比如：我們有一個(gè)售賣書籍的電商平臺(tái)，根據(jù)用戶偏好、行為等對(duì)其做了智能推薦，然后我們想在電商平臺(tái)上新增了電影推薦內(nèi)容。

假如我們想在這個(gè)產(chǎn)品一上線就能智能推薦給用戶，這時(shí)候我們可以使用書籍的智能推薦方案遷移到電影內(nèi)容推薦這個(gè)產(chǎn)品上，比如：某一用戶群體喜歡懸疑類書籍，那我們可以推薦一些懸疑類電影內(nèi)容。

再比如：我們一個(gè)新APP冷啟動(dòng)時(shí)的個(gè)性化推薦，是否可以利用之前已上線APP的用戶畫像描述，通過特征遷移的方式，做個(gè)性化推薦？

本文通過對(duì)遷移學(xué)習(xí)的介紹，希望我們產(chǎn)品經(jīng)理我們?cè)O(shè)計(jì)產(chǎn)品在考慮后臺(tái)設(shè)計(jì)邏輯時(shí)有一些啟發(fā)！

本文由 @?羅飛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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