2、遷移學習，遷移學習里是分兩個領域的，假設我們有一個領域已經(jīng)做得很好了，比如說我們學會了法語，那么我們再學一個新的語言如果說學英語的時候，我們會或多或少地利用法語，因為它們都是拉丁系。
假設現(xiàn)在我們有很多的穿戴式設備，比如說手表，我們希望通過穿戴式數(shù)據(jù)來知道這個人做什么，比如說是在開車、跑步還是在睡覺還是在聽講，但這樣標注數(shù)據(jù)是非常少的，怎么辦呢?我們可以到虛擬世界找更多的數(shù)據(jù)，比如說微博和微信，我們發(fā)現(xiàn)里面有很多大家談論的行為的數(shù)據(jù)和地點的數(shù)據(jù)，我們把這兩個數(shù)據(jù)加關聯(lián)，我們有大量的虛擬世界的模型遷移到現(xiàn)實世界，我們就可以有更好的模型來告訴我們這個人到底在做什么，可以幫助穿戴式的硬件公司做一個行為模型。
強化學習加上遷移學習，實際上還可以做另外一件事，除了能夠把小數(shù)據(jù)也用起來，還可以實現(xiàn)個性化。
總結一下，我們按照現(xiàn)在的方式走下去只是AI FOR SOMEONE，我們希望能夠達到AI FOR EVERYONE，因此我們能夠個性化的情況下，讓中小公司和非人工智能的公司用起來的話，一定要在技術上努力，包括我們現(xiàn)在推的“先知”平臺，包括我們用的遷移學習。
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