Transfer Learning核心技术研修

中国管理科学研究院现代教育研究所与相关公司联合举办迁移学习研修班,响应科研及工程人员需求,提供实战培训,聚焦模型迁移在不同但相关问题上的应用,旨在提升人工智能领域的技能水平。

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各企事业单位:

《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》指出:“新一代人工智能重大科技项目,聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局,包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论,研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等,开源共享人工智能基础理论和共性技术。”随着人工智能的发展,越来越多的机器学习应用场景的出现,现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据,标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,所以迁移学习受到越来越多的关注。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。

为积极响应科研及工程人员的需求,根据《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》提出的“紧跟新技术、新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,中国管理科学研究院现代教育研究所(http://www.zgyxdjy.com)联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司举办“迁移学习(Transfer Learning)核心技术开发与应用研修班”本次培训采用实战培训模式。

主办单位:中国管理科学研究院现代教育研究所

承办单位:北京龙腾亚太教育咨询有限公司、北京新鼎聚成文化传媒有限公司

注:发票由具体承办单位开具。

  • 时间安排:   

2022年08月19日  2022年08月22日   线上直播

(19日下发上课所需材料,20日-22日上课)

 

 

 

transfer learning指的是将在一个领域学到的知识和经验应用到另一个相关领域的学习过程。在传统的机器学习中,模型是针对特定的数据集和任务进行训练的,而在transfer learning中,我们可以利用已经训练好的模型和知识,来加速并改善新任务的学习过程。 通过transfer learning,我们可以将一个领域学习到的知识迁移到另一个领域,从而减少在新任务上需要的数据量和时间,并改善模型的性能。这种方法在计算机视觉、自然语言处理等领域得到了广泛的应用。例如,我们可以利用在ImageNet数据集上训练好的模型来进行其他图像识别任务的学习,或者利用在大规模文本数据上训练好的模型来进行文本分类任务的学习。 transfer learning主要有以下几种方法:特征提取、微调和领域自适应。特征提取是将已经训练好的模型的部分层作为特征提取器来提取出特征,然后将这些特征输入到一个新的模型中进行训练。微调则是在已经训练好的模型的基础上进行进一步训练,通常是在新数据集上进行几层的训练。领域自适应则是通过对模型进行进一步的调整和优化,使其适应于新的领域和任务。 总的来说,transfer learning是一种非常有效的学习方法,能够充分利用已有的知识和经验,来提高模型在新任务上的性能和泛化能力。它为解决实际问题提供了一种强大的工具,也是深度学习领域的重要研究方向之一。
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