迄今为止，大多数人工智能（AI）项目都是通过监督学习技术构建的。监督学习是一种从无到有构建机器学习（ML）模型的方法，它对推动AI发展起到了关键作用。然而，由于需要大量的数据集和强大的计算能力，许多AI项目因为资源不足而未能取得成功。在这种情况下，人们希望能够找到一种更高效的方法来构建模型，既能保证质量，又能减少时间、金钱和人力的投入。

近来，技术专家开始探索优化机器学习模型的新方法，其中迁移学习和预训练模型的使用备受关注。

什么是迁移学习？

迁移学习是一种机器学习方法，旨在通过将已学到的知识和经验从一个任务或领域应用到另一个任务或领域中，来提升学习性能。在传统的机器学习方法中，每个任务都需要从头开始训练一个模型，而迁移学习则能够利用已有的知识，减少对新任务的训练样本需求，加快学习速度并提高性能。例如，您可能有一个已受过训练可识别家猫的模型。迁移学习涉及到重新使用这个模型，对其进行 微调 ，使其可以成功识别山猫。

迁移学习的好处在于它能够利用已有的知识和经验，将其迁移到新的任务或领域中。这种迁移可以是从一个相关的任务到另一个任务，也可以是从一个领域到另一个领域。通过这种方式，AI系统可以更快地学习和适应新任务，而无需从头开始训练模型。这不仅节省了时间和资源，还提高了AI项目的效率和可行性。

为什么要使用迁移学习和预训练模型?

从零开始构建和训练ML模型需要海量的资源。首先，您需要一个由高度专业的数据科学家、机器学习专家，以及具有领域专业知识的数据标注员组成的团队。您需要大量数据，而数据收集需要时间和金钱。您需要额外的时间来标注数据、编程算法、用标注数据来训练模型、测试模型、部署模型、以及继续监控模型的后期调整。总言之，从零开始构建ML模型是一项非常耗费资源的工作。

如果正确实施迁移学习方法，可以节省时间并达到同样的预期性能。利用预训练模型可能意味着：您不需要为了获得训练数据而标注整个数据集（但您可能仍需要标注一些数据）。此外，由于不需要重新构建一个模型，您的团队可能不需要数据科学家或ML专家。而模型构建是AI开发中最专业化的领域。当今时代，AI和ML专业人员的技能缺口持续存在，这是迁移学习差异化的一个关键因素。

当您要解决的任务缺乏大量可用数据，而相关任务有大量可用数据时，迁移学习就是一个非常有用的工具。然后，您可以利用从解决相关任务中获得的知识来解决新任务。

如何使用预训练模型进行迁移学习

利用预训练模型进行迁移学习的过程如下：

在迁移学习中，选择合适的模型非常重要。您需要选择一个与您要解决的问题非常相似的模型。市场上有许多可用的模型，有些是免费和开源的，有些需要从第三方供应商处购买。例如，NVIDIA提供了一个迁移学习工具包，其中包含了人脸识别、目标检测和其他常见机器学习用例的多个类型的预训练模型。

模型的质量因来源而异，因此您需要严格评估模型，确保所选择的模型能够满足您的质量标准。

选择您想要用于新任务的源模型属性（可能是全部属性）。如果您只想使用模型的一部分，可以考虑只使用模型的架构，或者在神经网络的情况下，只使用网络的某些层。这个选择取决于您试图解决的问题的性质以及您正在处理的模型类型。在完成第三步后，如果需要，您可以继续修正模型。

2. 训练模型

为了最大化模型的性能，您需要继续微调模型并确保其准确度；这需要使用更多适用于您当前用例的训练数据。您可能已经有自己的数据集，并希望将其用作训练数据。如果您需要对数据进行标注，您可能需要寻找像澳鹏这样的第三方数据供应商，他们可以为您提供标注人员资源和数据标注平台，以提高标注效率。

使用情况： 1、当拥有海量的数据资源时，可以不需要使用 迁移学习 ， 机器学习 很容易从海量数据中学习到鲁棒性很强的模型。但通常情况下，我们需要研究的领域可以获得数据极为优先，在少量的训练样本上精度极高，但是繁华效果极差。 2、训练成本，很少从头开始训练一整个深度卷积网络，从头开始训练一个卷积网络通常需要较... 迁移学习 （ Transfer L ear ning ）是 机器学习 中的一个名词，是指一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其它活动的影响。迁移广泛存在于各种知识、技能与社会规范的学习中。 迁移学习 专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的 迁移学习 和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。 现在的 机器学习 并不是真正的智能，假如一个人从来没有见过猫，那么这个