毫無(wú)疑問(wèn)，機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)中的應(yīng)用和成功主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的。在深度學(xué)習(xí)、更強(qiáng)大的計(jì)算資源和大量標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的推動(dòng)下，監(jiān)督學(xué)習(xí)是人們對(duì)人工智能興趣復(fù)蘇、多輪融資和收購(gòu)的主要原因，尤其是近年來(lái)我們看到的機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，已經(jīng)成為我們生活的一部分。下面就由小編為您介紹遷移學(xué)習(xí)可以如何應(yīng)用。

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遷移學(xué)習(xí)可以如何應(yīng)用

遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用

從模擬中學(xué)習(xí)

      一個(gè)非常令我興奮并且我認(rèn)為我們?cè)趯?lái)會(huì)見(jiàn)到更多的遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用就是從模擬中學(xué)習(xí)。對(duì)很多依靠硬件來(lái)交互的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用而言，在現(xiàn)實(shí)世界中收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型，要么很昂貴，要么很耗時(shí)間，要么只是太危險(xiǎn)。所以最好能以某些風(fēng)險(xiǎn)較小的其他方式來(lái)收集數(shù)據(jù)。

     模擬是針對(duì)這個(gè)問(wèn)題的首選工具，在現(xiàn)實(shí)世界中它被用來(lái)實(shí)現(xiàn)很多先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。從模擬中學(xué)習(xí)并將學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用在現(xiàn)實(shí)世界，因?yàn)樵从蚝湍繕?biāo)域的特征空間是一樣的（僅僅依靠像素），但是模擬和現(xiàn)實(shí)世界的邊際概率分布是不一樣的，即模擬和目標(biāo)域中的物體看上去是不同的，盡管隨著模擬的逐漸逼真，這種差距會(huì)消失。同時(shí)，模擬和現(xiàn)實(shí)世界的條件概率分布可能是不一樣的，因?yàn)槟M不會(huì)完全復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界中的所有反應(yīng)，例如，一個(gè)物理引擎不會(huì)完全模仿現(xiàn)實(shí)世界中物體的交互。

     從模擬中學(xué)習(xí)有利于讓數(shù)據(jù)收集變得更加容易，因?yàn)槲矬w可以容易地被限制和分析，同時(shí)實(shí)現(xiàn)快速訓(xùn)練，因?yàn)閷W(xué)習(xí)可以在多個(gè)實(shí)例之間并行進(jìn)行。因此，這是需要與現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行交互的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的先決條件，例如自動(dòng)駕駛汽車。谷歌無(wú)人車的技術(shù)主管 Zhaoyin Jia 說(shuō)，「如果你真的想做無(wú)人駕駛車，模擬是必需的」。Udacity 已經(jīng)開(kāi)源了它用來(lái)進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車工程納米學(xué)位教學(xué)的模擬器，OpenAI 的 Universe 平臺(tái)將可能允許用《俠盜飛車 5(GTA 5)》或者其他視頻游戲來(lái)訓(xùn)練無(wú)人駕駛汽車。

      另一個(gè)必需從模擬中學(xué)習(xí)的領(lǐng)域是機(jī)器人：在實(shí)際的機(jī)器人上訓(xùn)練模型是非常緩慢和昂貴的。從模擬中學(xué)習(xí)并且將知識(shí)遷移到現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人上的方式能緩解這個(gè)問(wèn)題，并且這種方面最近正得到越來(lái)越多的關(guān)注 [8]。圖 8 中可以看到一個(gè)在現(xiàn)實(shí)世界和模擬中操作數(shù)據(jù)的一個(gè)例子。

      最后，另一個(gè)方向是通向通用人工智能的途徑，其中模擬會(huì)是一個(gè)必需的組成部分。在現(xiàn)實(shí)世界中直接訓(xùn)練一個(gè)代理來(lái)實(shí)現(xiàn)通用人工智能的代價(jià)太高，并且不必要的復(fù)雜度還會(huì)在初始的時(shí)候阻礙訓(xùn)練。相反，如果基于諸如 CommAI-env [9] 的模擬環(huán)境的話，學(xué)習(xí)也許會(huì)更加成功。以上就是小編為您介紹的遷移學(xué)習(xí)可以如何應(yīng)用。