在傳統的人工智慧訓練過程中，機器學習扮演主導角色。它根據開發者提供的資料進行訓練，並輸出與所提供資料相符的結果。然而，遷移學習的出現使得人工智慧具備了舉一反三的能力，不再受限於固定的知識結構
目前，遷移學習的方法主要有兩種：實例加權方法與共同特徵學習方法。實例加權法是指增加在某一領域內學習樣本的數量，提高權重佔比，來鍛鍊機器在輸出結果時的偏好。共同特徵學習方法則是透過對擁有共同特徵的元資料進行標記，讓二者產生關聯性，從而拓展邏輯管道
遷移學習的發展，已經經過了幾個階段。最開始，人們嘗試將只是的內容與結構分析，讓機器在學習時能夠發現不同類別問題中的共通性，而不再局限於在單一領域尋找輸出結果。為了實現這個目標，眼界這門嘗試將問題依照一定共通性分層，方便機器進行學習。若有新的內容需要加入，便將其餘內容固定，只使用某一層級的資料進行訓練，從而排除其他幹擾。
在從一個領域遷移到另一個領域時，如果是從多資料向少資料的遷移，則稱為單步遷移。通常情況下，可以建構一個深度架構，盡可能地在其中加入不同層級的問題，以邏輯性地遺失
在資料生成式遷移學習中，可以透過讓生成式對抗網路共同成長，透過模擬資料來刺激雙方對共性的理解，進而促進模型的成長。此方法所需的資料量較小，能夠提高整體的學習效率
社會上對於人工智慧的學習熱情，已經邁入了新一輪高潮；而遷移學習的應用，無疑能夠讓人工智慧的運作更加擬人，使其擁有更加廣泛的應用場景。
以上是探討遷移學習的概念及人工智慧在其應用方面的探索的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
