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2021年07月27日发布

Q1：迁移学习的出现，为人工智能行业的发展带来什么？

迁移学习促进工业等垂直应用领域人工智能技术的深化应用

人工智能机器学习的发展可追溯至19世纪中期，旨在通过对数据内涵的信息与数据之间的逻辑关系的理解实现计算机对数据的自主学习及推演。深度学习是机器学习的分支，旨在通过更多的数据，利用人工神经网络模型实现对更为抽象、深层次的逻辑信息进行学习。由于深度学习的实现需基于大量训练数据实现T深度学习的面世快速推进了AI技术在互联网、金融等数据基础庞大的领域中的应用。然而，深度学习在推进工业、医疗等领域中AI深化应用的难度较大。阻碍因素主要有二：（1）该类领域中各细分领域差异化较大,各项目目标相似度较低，而基于深度学习的AI开发项目所需花费的时间及资金成本较高，难以实现规模化的商业应用；（2）各细分领域可用于训练的数据量较小，基于深度学习的AI项目准确率难以达到应用所需的标准。

迁移学习致力于将巳实现应用的成熟模型的开发经验迁移至新的AI开发项目中，从而实现在降低训练资源需求的同时，提升人工智能项目的表现。成本的降低与项目表现的提升使得AI技术工业、医疗等领域的应用难度有效降低。

Q2：迁移学习是否提供了人工智能开发新途径，改变了人工智能项目开发传金流程？

迁移学习打破传统AI零基础开发困境，助力实现AI技术规模化应用传统人工智能项目的开发需由数据团队完成数据的采集与处理、由AI开发团队完成从模型搭建、训练、调优等多个步骤。由于多数开发步骤均需要AI开发团队从零开始，多数工程均具有开发周期较长、开发难度较大等特点。随着人工智能行业的发展，产业链分化逐渐清晰t专注于数椐准备工作的细分行业析出，降低AI开发核心团队工作压力。此外，学术界与产业界对算法模型的迭代与优化，为AI开发团队提供更多可借鉴的理论知识。然而，细分行业的析出与知识体系的借鉴难以改变AI开发团队从零开始的开发流程现状，难以切实解决AI技术深化应用受限的发展困境。

迁移学习的面世为AI开发团队提供了更多的开发路径。通过对成熟模型训练过程中的数据二次分析及筛选，或是特征体系的保留，亦或是成熟模型神经网络架构及参数的保留，迁移学习有效降低AI开发工作的难度，简化AI开发流程整体的工作流程。迁移学习是推动AI技术实现规模化应用的有效途径。

Q3：相对于零基础学习，迁移学习对人工智能项目的开发起到了什么作用？

迁移学习凭借对成熟项目开发经验的借鉴，实现对开发效率的提升及模型效果的优化

相较于零基础学习，迁移学习借鉴对成熟AI项目开发经验.实现对AI开发资源利用效率的优化及AI项目表现的提升^迁移学习对AI开发流程的优化可直观体现在算法模型的训练过程中，表现在以下两个层面：

模型初始准确率：相较于从零开始的模型训练方式，迁移学习可保留成熟模型网络架构及参数，在模型初始化训练阶段获得更好的模型表现。此外，模型初始准确率的提升也有效缩短了模型训练过程中达到最优准确率所需的训练周期，实现对训练资源（硬件算力）利用率的优化；

模型最终准确率：预训练模型（PTMs）在训练过程中所用的数据量较大,模型层数更为复杂。在开发经验及应用实例较少的场景下，PTMs的应用对AI开发项目具有显著借鉴意义，使模型的构建与开发更为成熟。相对于零基础开发，基于PTMs的迁移学习可实现对模型表现的优化。

Q4：预训练模型（PTMs）如何解决差异化数据条件下的任务需求？迁移学习将在人工智能未来的发展路径上扮演怎样的角色？

预训练模型开辟模型开发及训练新途径，推动人工智能规模化应用进程

基于预训练模型的迁移学习可通过对预训练模型不同程度的保留及迁移，实现对差异化场景下的开发需求，减少模型训练所需求的资源及时间。针对新任务可用训练数据量较小的场景AI开发团队无需重新构建神经网络模型，可通过对预训练模型中部分神经网络层级的保留，并针对任务目标对剩余层级进行适应性修改及重新训练，借助成熟的神经网络架构完成模型的开发与训练。针对新任务可用训练数据量较大的场景，AI开发团队可保留预训练模型的神经网络架构，并针对新任务可用数据与预训练模型所用数据的相似度对模型参数进行取舍，减少模型训练所需要的时间。

迁移学习与预训练模型的出现为AI项目的开发开辟了新的途径，有效降低了针对新兴领域或专业领域的AI项目在项目开发层面的难度及门槛，推动各应用领域智能化转型进程加速落地。从短期来看，迁移学习将是推动工业、医疗等垂直应用领域人工智能技术规模化应用的核心动力。