Journal Of Big Data· 2016Q1
Transfer Öğrenme Üzerine Bir Anket
A survey of transfer learning
- 6.199atıf
- Q1SCImago
- 2016yıl
Kısa özet
Bu anket, eğitim verisinin pahalı veya toplanmasının zor olduğu durumlarda, farklı alanlardan kolayca elde edilen verilerle eğitilmiş yüksek performanslı öğreniciler oluşturmayı sağlayan bir metodoloji olan transfer öğrenmeyi resmi olarak tanımlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Eğitim verisinin kıt veya elde edilmesi zor olduğu durumlarda yüksek performanslı öğreniciler oluşturmak için bir yöntem olarak transfer öğrenmeyi tanımlar.
- Transfer öğrenmenin mevcut çözümlerini ve uygulamalarını gözden geçirir.
- Transfer öğrenme yöntemlerinin veri boyutundan bağımsız olduğunu ve büyük veri için uygun olduğunu vurgular.
- Transfer öğrenme çözümleri için yazılım indirme bilgilerini sağlar.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Machine learning and data mining techniques have been used in numerous real-world applications. An assumption of traditional machine learning methodologies is the training data and testing data are taken from the same domain, such that the input feature space and data distribution characteristics are the same. However, in some real-world machine learning scenarios, this assumption does not hold. There are cases where training data is expensive or difficult to collect. Therefore, there is a need to create high-performance learners trained with more easily obtained data from different domains. This methodology is referred to as transfer learning. This survey paper formally defines transfer learning, presents information on current solutions, and reviews applications applied to transfer learning. Lastly, there is information listed on software downloads for various transfer learning solutions and a discussion of possible future research work. The transfer learning solutions surveyed are independent of data size and can be applied to big data environments.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal Of Big Data, 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science