AI大军已经兵临城下

迁移学习的历史

为了展示迁移学习的力量，我们可以引用Andrew Ng的话：

迁移学习将是继监督学习之后机器学习商业成功的下一个驱动因素

迁移学习的历史可以追溯到1993年。Lorien Pratt的论文“Discriminability-Based Transfer between Neural Networks”打开了潘多拉的盒子，向世界介绍了迁移学习的潜力。1997年7月，“Machine Learning”杂志发表了一篇迁移学习论文专刊。随着该领域的深入，诸如多任务学习等相邻主题也被纳入迁移学习领域。“Learning to Learn”是这一领域的先驱书籍之一。如今，迁移学习是科技企业家构建新的人工智能解决方案、研究人员推动机器学习前沿的强大源泉。
 

如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。至少，对我来说是的。

我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。

现在，如果你计划建立一个利用深度学习的人工智能系统，你要么(i)有一个非常大的预算用于培训优秀的人工智能研究人员，或者(ii)可以从迁移学习中受益。

什么是迁移学习？

迁移学习是机器学习和人工智能的一个分支，其目的是将从一个任务(源任务)中获得的知识应用到一个不同但相似的任务(目标任务)中。

例如，在学习对维基百科文本进行分类时获得的知识可以用于解决法律文本分类问题。另一个例子是利用在学习对汽车进行分类时获得的知识来识别天空中的鸟类。这些样本之间存在关联。我们没有在鸟类检测上使用文本分类模型。

迁移学习是指从相关的已经学习过的任务中迁移知识，从而对新的任务中的学习进行改进

总而言之，迁移学习是一个让你不必重复发明轮子的领域，并帮助你在很短的时间内构建AI应用。
 

作为无线团队：收益最大的和最值得投资的部分

把这些最常见的问题背后的原理理解清楚，就能独立解决绝大多数问题，提升全链路研发效率，和各个岗位的人沟通无障碍，协作无阻力。

要做一件事情，出什么方案最合适，什么角色来做最适合，采用什么样的技术架构更合适：

• 语言是最基础的：HTML/CSS/Javascript/ECMAScript/Typescript/Node.js/Golang/Java 等。
• 网络协议层 HTTP 协议，DNS，7层/4层负载均衡，这里会涉及到服务端，前端，SRE，网络安全等各个岗位的基础知识。
• 框架层原理和细节：应用框架 React/Koa/Spring，数据库框架，安全组件。
• 结合公司技术体系衍生的框架层约定和业务框架：阿里/蚂蚁中间件。
• 工程化 ：CI/CD 持续集成，自动化测试，代码构建发布过程。
• 基础设施 IaaS：私有云、混合云、公有云。AWS、阿里云等。

对团队带来的价值：

• 由于无线的特点：会遇到的问题 HTTP 协议相关的占比很大，端上的性能优化，网路异常处理，前后端交互的基本过程。线下调试遇到时能快速定位和修复，线上遇到问题时，能第一时间做出快速的决策。
• 不是所有问题都是靠经验可以弥补的，人在很多时候会重复犯错，就怕遇到重复的问题还是找不到根因，所以需要从源头上解决，还是要掌握全栈基础知识。

总结：

• 基础知识理解清楚，在使用上层的技术，例如各种框架和运维体系时，可以快速看到使用的技术背后的本质是什么。
• 能减少犯错几率，做更多正确的决策。

全栈技术体系实践

三人行必有我师，向身边的人学习。

举个我现实中身边的人例子：在做登录鉴权用户体系，先把系统设计好，数据模型设计，接口设计，最后是实现，最重要也有价值的部分是前期的设计阶段。最后分别用 Node.js、Java、Golang 实现了一遍，不同语言和框架间的实现都是类似的，功能的移植非常快，可以并行进行。

而设计出好的代码需要的先决条件，也是和前面的基础部分的掌握完全匹配的，基础越好，设计得也越好。

总结：

• 优秀的设计不仅做出的系统可靠，设计得也简单清晰易懂。
• 写的时候没有负担，维护的时候也没有高昂成本。

避免陷阱

全栈不代表降低要求，全栈是为了提升开发效率，如果质量差，不好维护，反而降低了团队效率。

• 避免只是多涉猎，而缺少实战，看过不等于会运用。
• 能写全栈不代表写出的代码能上生产环境，避免给自己下意识地降低要求，写出的代码质量不过关就违背了全栈的初衷。

成为全栈工程师的好处

掌握前后端服务端全链路知识体系和核心知识点

• 提高研发效率，提升解决问题能力，提高排查问题效率，可以快速侦破问题，及时处理问题。

（编辑：漯河站长网）

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