腾讯宣布开源“运维学件”，基于本刊发表的周志华教授“学件”文章研发

周志华教授于2016年在FCS的Perspectives专栏，发表文章Learnware: on the future of machine learning (2016,10(4): 589–590)，提出“学件”。腾讯“运维学件”便是基于“学件”构想研发的，是“学件”一个很好的应用实践。

学件是一种性能良好的预训练机器学习模型，其具有一套解释模型意图和/或特性的规约。即：学件Learnware=模型model+规约specification。模型需要满足三个特性：可重用，可演进和可了解。规约能够给出模型的合适刻画，可以是基于逻辑的描述，和/或揭示模型所针对的目标的统计数据，和/或甚至一些简化了的、能够描述模型应用场景的训练样本。学件的所有者可以将其投入市场，几乎没有数据隐私泄露的风险。正如下面漫画所展示的，当一个人要解决机器学习任务，但又不想从头开始构建他的模型时，他可以这样做：明确自己的需求，然后浏览/搜索市场，选择一个规格符合自己要求的学件。某些情况下，他可以直接使用该学件，而在更多情况下，他可能需要用自己的数据来调整或润色它。尽管如此，整个过程也比自己从头开始构建模型更便宜，更有效。

文章还提到，如果学件实现了，即使对于数据量较小的任务，也可以实现强大的机器学习模型。因为模型建立在性能良好的学件上，而且只需要少量数据进行调整或改进模型。数据隐私将不再是障碍，因为公开学件并不需要共享数据。更重要的是，它将使普通终端用户获得目前只能由机器学习专家解决的棘手任务的成果。毋庸置疑，一个充满希望的学件行业将会到来。

本篇文章是我刊Perspective专栏的典型力作。我们欣喜地看到，本刊发表的文章不仅具备学术水平，而且具有业界引领性。我们致力于呈现更多精彩的学术成果。欢迎广大学者关注本刊，尤其是本刊的Perspective专栏。