首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

迁移学习如何使人工智能模型在利用知识方面受益?

迁移学习是在人工智能和机器学习领域中一个重要的技术,它可以利用预训练好的模型来解决新领域的任务。迁移学习的优势有以下几点:

  1. 高效利用知识库:迁移学习可以在新领域中使用已经在大量数据上训练好的预训练模型,省去了从头开始的训练过程,从而提高了知识利用的效率。
  2. 减少训练时间和数据量:迁移学习通过在新领域中使用预训练模型,可以减少训练时间和所需的数据量,从而降低成本。
  3. 提高模型性能:迁移学习可以利用已经在多个领域中使用过的预训练模型,从而提高新领域中所训练模型的性能。

迁移学习的一些应用场景包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。以下是一些常用的腾讯云相关产品和其介绍链接地址:

  1. 腾讯云COS:对象存储是一种云存储服务,支持多种对象存储接口,可以跨数据中心进行数据备份和容灾。COS提供了丰富的API,方便用户进行数据存储、检索和分析。
  2. 腾讯云CDN:CDN是一种内容分发网络服务,可以将源站的资源缓存到全球各个数据中心,从而加速用户的访问速度。CDN还提供了防盗链等功能,提高了网站的安全性。
  3. 腾讯云COSFS:COSFS是一个文件存储服务,可以将 COS 中的对象挂载到本地操作系统中,方便使用。该服务还提供了多种文件系统,可以支持不同应用场景的需求。

以上产品都是基于腾讯云云计算基础设施构建的,可以根据您的实际需求和场景选择相应的产品和服务进行部署和使用。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Facebook AI 用深度学习实现编程语言转换,代码库迁移不再困难!

从旧式编程语言(例如COBOL)到现代语言(例如Java或C ++)的代码库迁移是一项艰巨的任务,需要源语言和目标语言方面的专业知识。...它不需要编程语言方面的专业知识,并且很容易推广到其他编程语言。 TransCoder对于将遗留代码库更新为现代编程语言很有用,现代编程语言通常更高效且易于维护。...TransCoder通过利用无监督机器翻译到编程语言方面的最新进展来克服这些挑战。 Facebook AI特别注意构建了一个seq2seq模型,该模型由具有变压器架构的编码器和解码器组成。...此图显示了TransCoder如何利用无监督机器翻译的三个原理 Facebook AI首先利用开源GitHub项目中的源代码,使用MLM目标对Facebook AI的模型进行了预训练。...更广泛地说,人工智能有潜力帮助其他编程任务。例如,Facebook AI以前共享了神经代码搜索的工具,这些工具可学习自动为编码错误提供建议修复。

1.5K30

Yoshua Bengio:深度学习的未来需要“探索高级认知的归纳偏置”

上述假设意在指出:研究人类和动物利用的归纳偏置,既可以帮助我们清晰地认识这些原理,又可以为人工智能研究和神经科学理论提供启发。...辨清这些特定原理的目的在于,它们可能会帮助我们构建更加强大的人工智能系统,这些系统能受益于人类更加灵活的、可以处理训练数据分布之外的情况的能力,以及人类系统化的泛化能力。...生成式模型使我们可以根据单个示例学习,这是因为我们可以将该示例嵌入到背景知识的结构化构造中。 人类有一种显著的能力,那就是对于反事实世界的模拟。这种世界永远不会成为现实,但是却可以存在于人类的意识中。...迁移学习和持续学习 由于上述原因,研究人员逐渐对迁移学习和持续学习场景开始感兴趣,而不是使用固定的数据分布并且寻找一个该分布上效果良好的归纳偏置。...., 2020) 除了 RIM 中已经利用过的归纳偏置,目标文件和模式的架构还包含了关于共用知识(规则、模式)的归纳偏置。它可以不同的对象上实例化,将不同版本的通用知识应用到不同的对象上。

80310

学界 | NLP解决方案是如何被深度学习改写的?

有了这些网络层,目前最先进的计算机视觉技术通过利用深度学习网络的表示能力得以实现。同时,他们也许多自然语言处理任务上提高了模型的性能。...深度学习的拓扑结构方面,一个自编码器(auto-encoder)模型可以被改进为一个序列到序列(seq2seq)模型用于处理顺序语言数据。...训练范式方面,无监督学习利用训练数据本身和迁移学习技术去构建数据表示,迁移学习可以把学到的将表征用于一个又一个的任务,都是从计算机视觉领域获得启发,推动了自然语言处理技术的进步。...为了利用大量未标记的数据,模型可以用内容类似的文本进行预训练,之后这些数据表示可以被迁移至主题分析或者其它附加的任务中。早前的一篇博客介绍了这种解决方案中涉及到的一些方法的概述。...多功能体系架构上灵活的构造模块 当我们看到巨大的自然语言处理市场中的种种规划时,我们应该如何构建解决方案、软件、硬件来利用这些机会并使它们成为可能?

47730

NLP 解决方案是如何被深度学习改写的?

有了这些网络层,目前最先进的计算机视觉技术通过利用深度学习网络的表示能力得以实现。同时,他们也许多自然语言处理任务上提高了模型的性能。...深度学习的拓扑结构方面,一个自编码器(auto-encoder)模型可以被改进为一个序列到序列(seq2seq)模型用于处理顺序语言数据。...训练范式方面,无监督学习利用训练数据本身和迁移学习技术去构建数据表示,迁移学习可以把学到的将表征用于一个又一个的任务,都是从计算机视觉领域获得启发,推动了自然语言处理技术的进步。...为了利用大量未标记的数据,模型可以用内容类似的文本进行预训练,之后这些数据表示可以被迁移至主题分析或者其它附加的任务中。早前的一篇博客介绍了这种解决方案中涉及到的一些方法的概述。...多功能体系架构上灵活的构造模块 当我们看到巨大的自然语言处理市场中的种种规划时,我们应该如何构建解决方案、软件、硬件来利用这些机会并使它们成为可能?

46520

CACM观点:超越联邦学习,让AI跨越公司边界

Across Company Borders”,文中教授指出了人工智能(AI)产业落地过程中常见挑战:如何开展跨公司合作?...因此,教授指出,结合联邦学习和领域自适应,能够更大限度让合作公司从协作AI模型受益,同时将原始训练数据保持本地。...因此,具有领域自适应的联邦学习是解决跨公司AI问题的关键,一方面,联邦学习能够不泄漏各公司数据隐私的前提下,实现模型训练和推理;另一方面,领域自适应允许各公司按照自己特定的应用场景和条件,对联邦模型做定制...特别是中小型公司将从利用其他公司的数据资源中受益。在这方面,服务系统工程可以帮助制定基于跨公司AI设计和开发服务系统网络的系统原则。...跨公司利用AI合作将受益于正在进行的研究。目前研究也在做出新的尝试来推进联邦学习,提高其可扩展性、鲁棒性和有效性,同时加强的隐私保护和提高模型性能方面

28230

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

本文的目的是调查最近关于联邦学习环境中为客户建立个性化模型的研究,这些模型预期比全局共享模型或本地个体模型表现更好。 II. 个性化需求 联邦学习系统个性化方面面临的三个挑战: 1....使用客户端的私有数据来个性化全局模型。 为了使联邦学习个性化在实践中有用,以下三个目标必须同时解决,而不是独立解决: 1. 开发改进的个性化模型使大多数客户受益。 2....开发一种准确的全局模式,使那些私人数据有限的客户受益。 3. 少量训练轮次内实现模型快速收敛。 III. 个性化技术 本节介绍为客户端调整全局共享模型的方法。 A....迁移学习 迁移学习使深度学习模型能够利用解决一个问题时获得的知识来解决另一个相关问题。...一些论文中提供了一个具有泛化保证的学习理论框架:迁移学习利用经过训练的全局模型的参数对局部数据进行初始化训练,从而利用全局模型提取的知识,而不是从头学习

85220

资源 | 如何利用VGG-16等模型CPU上测评各深度学习框架

选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源、刘晓坤 本项目对比了各深度学习框架在 CPU 上运行相同模型(VGG-16 和 MobileNet)单次迭代所需要的时间。...项目地址:https://github.com/peisuke/DeepLearningSpeedComparison 本项目中,作者测评了流行深度学习框架在 CPU 上的运行相同模型所需要的时间,作者采取测试的模型为...若再加上随机生成的权重,那么整个测试仅仅能测试各深度学习框架的 CPU 上运行相同模型的时间。...以下分别展示了 20 次迭代(有点少)的平均运行时间和标准差,其中每种模型是否使用了 MKL 等 CPU 加速库也展示结果中。...以上是作者 CPU 上运行与测试各个深度学习框架的结果,其中我们还是用了 mkl 等 CPU 加速库。以下是作者使用的各个深度学习框架训练 VGG-16 和 MobileNet 的代码。

2.1K80

基于我们对提供负责任的人工智能的承诺

今天,我们宣布了新的人工智能保障措施,以防止滥用,并推出了利用人工智能使学习更具吸引力和可访问性的新工具。我们相信,如果大胆而负责地对待,人工智能的变革力量可以改善人们的生活,使世界变得更美好。...利用LearnLM构建造福社会的人工智能每天,数十亿人使用Google产品进行学习。生成式人工智能正在为我们提供新的方式,使学习更加个性化、有帮助和易于访问。...利用长上下文使知识更易访问我们开发的一个新的实验性工具,旨在使知识更易访问和消化,名为Illuminate。它利用了Gemini 1.5 Pro的长上下文能力,将复杂的研究论文转化为简短的音频对话。...我们推出了Med-Gemini,这是一个研究模型家族,建立Gemini模型高级推理、多模态理解和长上下文处理方面的能力之上——可能帮助临床医生处理报告生成等管理任务,分析不同类型的医疗数据并帮助风险预测...除了从洪水预测和联合国可持续发展目标(SDGs)数据共享中获得的对社会有益的结果外,我们最近还发布了一份报告,重点介绍了人工智能如何帮助推进我们在世界上共同的可持续发展目标方面的进展。

10310

新任AAAI 2021 大会主席,杨强教授认为的「机器学习前沿问题」有哪些?

1月11日,《清华-中国工程院知识智能联合研究中心年会暨认知智能高峰论坛》上,杨强教授做了《机器学习的几个前沿问题》的报告,针对人工智能算法方面的限制,机器学习层面对几个前沿问题做了总结。...报告中,杨教授指出,机器学习流程中的大多数环节都可以进行自动化设计;面对小数据集的困境,迁移学习是很好的解决方案;隐私保护越来越重视的今天,联邦学习可以实现利用多方数据进行训练,还能够很好的保护每一方的数据隐私...1、机器学习如何规模化? 虽然人工智能现在发展的非常火热,但是人工智能面临巨大的挑战,首先是人才的挑战,培养一个人工智能的人才,包括在学校里的培养,实践当中培养,前后加起来需要耗费近十年的时间。...在数学模型的概念上,机器学习目的在于使训练数据和模型之间的差别变得越来越小,整个过程是一个优化的过程,也是一个概率的过程。我们寻找模型的时候,实际上是配置的参数空间里面寻找。...具体的电影推荐数据集实践结果如上图所示,右边代表错误率,错误率随着训练的次数急剧的下降。 同时新闻推荐方面财新的新闻推荐中使用的就是联邦学习迁移学习的推荐引擎。

84130

模型应用发展的方向|代理 Agent 的兴起及其未来(上)

“ 介绍了人工智能代理的历史渊源与演进,接着探讨了大型语言模型(LLMs)的发展,以及它们知识获取、指令理解、泛化、规划和推理等方面所展现出的强大潜力。...为了加快代理新任务上的学习,研究人员引入了迁移学习迁移学习减轻了新任务上的训练负担,促进了知识不同任务之间的共享和迁移,从而提高了学习效率、性能和泛化能力。...此外,元学习也被引入到AI代理中。元学习专注于学习如何学习使代理能够从少量样本中迅速推断出新任务的最优策略。...专业领域知识是指与特定领域相关的知识,对于模型有效地解决特定领域问题至关重要。 LLMs获取、存储和利用知识方面表现出色,但存在知识过时或错误、产生幻觉等问题。...具体任务中,包括感知、操作和导航等方面如何利用多模态输入和长期记忆来增强具身化智能体的能力。感知方面,通过使用混合模态输入和语言指令,代理可以更全面地观察环境。

17710

【一文读懂】机器学习最新主战场迁移学习,从原理、方法到应用

半监督学习 更有效地使用可得数据 提升模型的泛化能力 使模型更加鲁棒 多任务学习 Zero-shot 学习 结论 什么是迁移学习 经典的监督学习场景中...到目前为止,我们已经将模型有效应用于在数据可用性方面非常易得的任务和域。为了服务分布的长尾,我们必须学会将所获得的知识迁移到新的任务和域。...图17:常规和域混淆模型的域分类器得分 相关研究 虽然本文是关于迁移学习的,但迁移学习不是目前机器学习中将有限的数据作为杠杆、将学到的知识用于新任务以及使模型新环境中更好泛化的唯一办法。...更有效地利用现有数据 与迁移学习和半监督学习相关的另一个方向是使模型能够在有限数据的情况下更好地工作。...相比之下,多任务学习中,目标是在所有任务上都表现良好。虽然多任务学习方法不能直接适用于迁移学习的设置,但有助于多任务学习的想法仍然可以使迁移学习受益

1.1K50

生成式人工智能(AIGC)研究综述: 从Google Gemini到OpenAI Q*

这些模型代表了NLP能力的重大飞跃,利用庞大的计算资源和大量数据集语言理解和生成方面达到了新的高度。ChatGPT展现了令人印象深刻的对话技能和对语境的理解,以及其各个领域广泛的功能性用途。...训练技巧 生成式人工智能模型的训练使用了四种关键技术:监督学习、无监督学习、强化学习迁移学习。...监督学习使用标记数据集进行准确预测,无监督学习发现未标记数据中的模式,强化学习决策和自治系统中变得越来越重要,迁移学习强调多功能性和效率,允许模型将从一项任务获取的知识应用于不同但相关的任务。...它集成了多种神经网络和机器学习技术,能处理和合成多方面信息。通用适配器和其他模型让Q*快速学习各领域知识,并适应新数据类型。Q*形成了全面、自适应和多功能的人工智能模型。...Q*可能利用图形结构世界知识,结合物理和社会引擎。通过大规模知识库和语义网络,Q*可以有效应对复杂社会和实际场景,使决策更接近人类期望。

11K20

国内数十位NLP大佬合作,综述预训练模型的过去、现在与未来

通过将知识存储到巨大的参数中并对特定任务进行微调,巨大参数中隐式编码的丰富知识可以使各种下游任务受益。现在 AI 社区的共识是采用 PTM 作为下游任务的主干,而不是从头开始学习模型。...更准确的说,迁移学习旨在从多个源任务中获取重要知识,然后将这些知识应用到目标任务中。 迁移学习中,源任务和目标任务可能具有完全不同的数据域和任务设置,但处理这些任务所需的知识是一致的。...利用多源数据 本节介绍了一些利用多源异构数据的典型 PTM,包括多语言 PTM、多模态 PTM 和知识增强型 PTM。 多语言预训练 大规模英语语料库上训练的语言模型许多基准测试中取得了巨大成功。...六至八章内容概述 提升计算效率 研究者从以下三个方面介绍了如何提升计算效率: 系统级优化,包括单设备优化和多设备优化; 高效预训练,包括高效训练方法和高效模型架构; 模型压缩,包括参数共享、模型剪枝、知识蒸馏和模型量化...不仅如此,「人工智能和机器学习峰会」还设置了四大分论坛,分别为「机器学习科学」、「机器学习的影响」、「无需依赖专业知识的机器学习实践」和「机器学习如何落地」,从技术原理、实际场景中的应用落地以及对行业领域的影响等多个方面详细阐述了机器学习的发展

48210

迁移学习导论》第2版,升级内容抢先看!

,包括类别非均衡的迁移学习、多源迁移学习等内容,新版第13 章; 新增:“低资源学习”一章,包括新增的迁移学习模型压缩、半监督学习、自监督学习等主题,并修改了初版“元学习”一章的内容,新版第14 章...; 新增:迁移学习计算机视觉、自然语言处理、语音识别、行为识别、医疗健康五个方面的代码实践,新版第15 章至第19 章。...本书作者 好评来袭 迁移学习旨在利用已有的数据、模型知识,通过领域相似性和“举一反三”的联想能力,把学到的通用知识适配到新的领域、场景和任务上,它使机器学习拥有更强大的泛化能力。...本书作者长期和我的实验室合作,积累了丰富的科研经验,多年来辛勤地大众媒体上普及迁移学习的相关知识。...作为长期耕耘迁移学习这一人工智能领域的学者和业界首本迁移学习著作(《迁移学习》)的作者,我强力推荐这本书给有志于从事迁移学习研究的同学,更快地入门和学习

35220

接下来:微软Build会继续发展和扩展为开发者提供的人工智能工具

这些设备旨在允许开发者边缘上提供差异化的人工智能体验,并且与我们Build上宣布的出色功能一起,使Windows成为最开放的人工智能平台和开发者的最佳选择。...Build上,我们还将宣布这一技术革命的进一步分支,包括:Microsoft Fabric如何帮助开发者和客户利用数据在运动中的情况,或者说数字信息计算机系统内或系统之间传输,以构建智能应用程序。...微软和可汗学院利用人工智能赋予教育者力量微软和可汗学院宣布了一个多方面的合作伙伴关系,将AI的变革潜力转化为现实。...利用现代人工智能和大型语言模型(LLMs)如Open AI的GPT-4,微软产品中的副驾驶员帮助人们完成复杂的任务,成为了个人的幕后AI助手。...使用这一新类别的能力构建的副驾驶现在可以通过利用记忆和知识以获得上下文、对行动和输入进行推理、根据用户反馈进行学习以及遇到不知如何处理的情况时寻求帮助,独立管理复杂的、长期运行的业务流程。

10510

【收藏】AI高频词汇 TOP15 -入门版

现有的机器智能更趋向于以深度学习为代表的「感知智能」,它们诸如语音识别、机器翻译、图像识别 等方面的感知力上已接近或超过人类,但若涉及到像司法判案、医疗诊断、投资决策 等需要复杂背景知识和前后上下文推理的...实践上来讲,它是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。...机器学习使计算机具有智能的根本途径,应用遍及计算机视觉、自然语言处理、智能机器人、专家系统、模式识别 等人工智能各个领域。...到了当下,经过深度学习技术训练的机器识别图像方面已不逊于人类,比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。...(另外几种算法学习方式还包括无监督学习、半监督学习、强化学习 等,如后文) 「监督学习」是指通过已有的训练样本训练得到一个最优模型,再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果,将这些预测结果与原

1.3K30

OushuDB 小课堂丨智能企业软件如何改变业务流程

OpenAI 的研究发布其语言模型 ChatGPT 和微软包含一个嵌入式(并且还在改进) 人工智能 (AI) 聊天机器人在其 Bing 搜索引擎中,不可能逃避有关 AI 崛起的消息。...除了 AI 之外,机器学习 (ML) 和深度学习是成功运行计算机系统的重要过程,这些计算机系统可以通过使用算法和统计模型来评估和根据数据中的模式进行评估和采取行动来学习和适应,而无需明确的人工指导。...深度学习 是一种 ML,它使这种分析和行动更进一步,以处理专门以人脑为模型的更复杂的任务。整个组织内成功采用 ML 增强的智能企业软件,同时保持 数据的完整性 采取专注和坚定的方法。...企业系统受益于机器和深度学习的机会 随着可用的人工智能增强技术的丰富,知道从哪里开始可能是一个挑战。第一步是关注业务优先级,然后战略性地缩小可以实现这些高级目标的系统和技术的范围。...这包括对现有员工进行再培训和再培训,以及雇用具备必要技能和专业知识的新员工。 利用业务流程优化。 这包括识别现有流程中的瓶颈和低效率,并重新设计它们以提高效率和有效性。

12510

AI上海创未来,2018长三角人工智能应用创新张江峰会圆满召开

安永一直专注于利用最新的开源框架开发基于大数据的平台,以将先进的分析概念支持实际技术转换,使客户真正成为数据驱动型企业。...深度学习应用前景广阔,自然语言处理助力方案落地 人工智能的热潮很大程度是由深度学习发展引发,人工智能深度学习领域大力推动了先进的计算机视觉应用的实现,同时也让自然语言处理领域受益匪浅。...黄萱菁教授从学术的角度介绍,当今自然语言处理领域的深度学习主要受益于“分布式”表示,而NLP领域所谓的深度学习多数还是浅层学习,和计算机视觉相比,也缺少标志性的数据以及系统,同时,多任务学习、对抗学习和非监督学习等也是该领域的新的学习方法...中文语言灵活,句法结构变化多样,桂洪冠总结了达观文本智能处理方面的四大经验: 第一,从词汇级、句法级和篇章级以此理解文字含义; 第二,为特定应用场景制定相关的语言模型,比如为专业领域文本进行语言建模,...对行业语料进行不断的积累和处理; 第三,必须利用机器学习确保泛化的能力,也就是使算法具有举一反三的能力来确保计算模型自动优化,效果可持续提升; 第四:通过构造知识图谱利用行业专家的经验,用结构化的背景知识更好理解文本内容

67350

2024 AI 辅助研发的新纪年

例如,图像识别方面,深度学习可以实现对人脸、物体等的准确识别;语音识别方面,深度学习可以实现对语音的准确识别和转换;自然语言处理方面,深度学习可以实现对文本的分类、情感分析等。...机器人控制:强化学习可以用于机器人的控制,使机器人能够学会如何执行任务,例如抓取物体、避开障碍物等。 推荐系统:强化学习可以用于推荐系统,通过学习用户的行为和反馈,为用户提供个性化的推荐。...生成模型的工作原理是通过对大量的数据进行学习,从而掌握数据的分布规律和特征。生成模型使用这些学到的知识来生成新的数据。...可解释性人工智能: 随着人工智能系统医疗、金融和司法等关键领域的应用越来越广泛,对其决策过程的解释和透明度要求也越来越高。...这些应用案例展示了AI如何助力解决行业内的复杂研发问题,提高研发效率和质量。随着AI技术的不断发展和创新,我们可以期待更多的行业受益于AI辅助研发。

13710

Nat Methods推出特刊|关注生物学中的高级人工智能

Ji报告说,GPT-4利用单细胞RNA序列数据注释细胞类型方面能达到最先进的性能。...先进的人工智能方法也有望塑造蛋白质组学领域:Benjamin Gyori和OIga Vitek在他们的评论中描述了人工智能方法将如何帮助研究人员利用零散来源的知识,推进基于质谱的蛋白质组学数据的机理和功能解释...Wei Ouyang及其同事的BioImage.IO聊天机器人将大型语言模型的优势直接带给了分析图像的生物学家,该聊天机器人使用户能够受益于整个社区的知识,并通过书面提示轻松完成复杂的生物图像分析任务。...癌症研究方面,Elham Azizi及其同事讨论了人工智能在促成新发现方面的作用。...生物学家渴望利用人工智能从他们的数据中学习生物知识,并指导他们设计新的实验和转化策略。因此,许多机器学习方法的黑箱性质往往成为一个主要障碍,这使得可解释机器学习成为一个有吸引力的替代方案。

12710
领券