1、人工智能计算智能与机遇

人工智能计算智能与机遇

1. 引言

在当今的计算领域，机器学习技术吸引了众多研究者的关注。不过，大多数机器学习技术都基于一个前提，即训练数据（源域）和测试数据（目标域）具有相同的特征空间和潜在分布。一旦测试数据的特征空间或特征分布发生变化，就必须使用新的训练数据从头构建和重新训练预测模型，这不仅成本高昂，而且在某些情况下不切实际。同时，基于学习的模型需要足够的标记数据进行训练，对于标记数据不足的目标域，很难开发出基于学习的模型。

转移学习作为一种将信息从源域转移到目标域的方法，在计算机科学领域逐渐流行起来。与传统的机器学习和半监督方法不同，转移学习考虑到训练数据和测试数据的域可能不同。例如，在日常生活中，弹奏电子琴可能会让弹奏钢琴变得更容易，学习识别苹果有助于识别梨，这就是人类利用先前获得的信息快速有效解决新问题的体现，也促使研究者对转移学习进行研究。

在本次研究中，为了全面了解转移学习及相关研究，采用了以下五个步骤来搜索和选择相关文章：
1. 定位和选择出版物数据库 ：搜索了Science Direct、ACM Digital Library、IEEE Xplore和SpringerLink等知名出版数据库，以收集关于转移学习和利用计算智能的转移学习的研究出版物的完整参考书目。
2. 选择类型1文章 ：根据原创性和重要性（发表在高影响力期刊、会议论文集或书籍章节中且被大量引用）这两个标准选择文章，这些文章通常在第2节中出现。
3. 对类型2文章进行初步评估 ：首次搜索使用与转移学习相关的计算智能关键词。
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