迁移学习-轻识

杨强教授领衔撰写，研究团队十余年艰苦研究工作的积累。

迁移学习“开山之作”，解决人工智能的“最后一公里”问题。

张钹院士作序，邓力、高文、李开复、周志华（按姓氏拼音排序）联袂推荐。

迁移学习解决的是系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境的问题，在目标域中只有少量标记数据可用时，它赋予了机器学习系统利用辅助数据和模型来解决目标问题的能力。这使得机器学习系统更加可靠和健壮，并且让机器学习模型在面对不可预见的变化时尽可能达到预期的性能。在企业层面，迁移学习允许知识的重复利用，使得每次获得的经验可以重复地应用于现实世界。

本书为迁移学习方向首本算法、理论、应用方面成熟、成体系的总结，相关领域研究的系统性参考。为迁移学习领域的新加入者提供了坚实的基础，也为经验丰富的研究人员和开发人员提供了新的视野。

本书分为两部分。第1部分（第1～14章）介绍迁移学习的基础...

杨强教授领衔撰写，研究团队十余年艰苦研究工作的积累。

迁移学习“开山之作”，解决人工智能的“最后一公里”问题。

张钹院士作序，邓力、高文、李开复、周志华（按姓氏拼音排序）联袂推荐。

本书分为两部分。第1部分（第1～14章）介绍迁移学习的基础，其中第1章对迁移学习进行概述，第2～14章介绍迁移学习相关的各种理论和算法。第2部分（第15～22章）讨论迁移学习的许多应用领域。第23章是对全书的总结。

杨强微众银行首席人工智能官，香港科技大学计算机科学与工程系讲席教授，第四范式有限公司联合创始人，ACM、AAAI、IEEE、IAPR、CAAI和AAAS会士，香港人工智能与机器人学会理事长，AAAI 2021主席。曾任IJCAI理事长和多个国际顶会主席，包括IJCAI 2015、ACM KDD 2012等。曾获2004/2005 ACM KDDCUP冠军、2017 ACM SIGKDD杰出服务奖、2018 AAAI创新人工智能应用奖、2019 CAAI吴文俊人工智能科学技术杰出贡献奖。曾任华为诺亚方舟实验室创始主任和香港科技大学计算机系主任。曾创立IEEE Transactions on Big Data和ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology期刊并任主编。著有《智能规划》《学...

张宇南方科技大学计算机科学与工程系副教授，2011年在香港科技大学计算机科学与工程系获博士学位。在国内外顶级人工智能和机器学习会议及期刊上发表论文约70篇。曾获UAI 2010和PAKDD 2019的最佳论文奖，以及2013年IEEE/WIC/ACM网络智能国际会议的最佳学生论文奖。2019年入选国家特聘专家（青年）。

戴文渊第四范式有限公司创始人兼首席执行官。曾任百度首席架构师和高级科学家，帮助百度开发了机器学习系统。曾任华为诺亚方舟实验室首席科学家。毕业于香港科技大学计算机科学与工程系（博士）、上海交通大学计算机科学与工程系（硕士、学士）。在ICML、NIPS、AAAI、KDD等会议上发表论文多篇。曾获2005年ACM-ICPC总决赛世界冠军、2007年PKDD最佳学生论文奖。入选2017年《麻省理工科技评论》中国青年科技创新人才榜（TR35）发明家和2017年《财富》中国40位40岁以下商界精英。

潘嘉林新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院教务长讲座副教授，曾任新加坡资讯通信研究所（Institute for Infocomm Research）数据分析部门文本分析实验室主任。2011年获香港科技大学计算机科学博士学位。2018年被《IEEE智能系统》评选为“10大AI青年科学家”（AI 10 to Watch）。

译者简介：

庄福振中国科学院计算技术研究所副研究员、硕士生导师，于2011年7月在中国科学院研究生院获得博士学位；2013年9月被聘为副研究员。主要从事迁移学习、多任务学习、推荐系统以及大数据挖掘应用等方面的研究，相关成果已经在本领域、重要国际期刊和国际会议上发表\录用论文100余篇。迁移学习的工作曾获得SDM2010和CIKM2010的最佳论文提名，2013年获得中国人工智能学会优秀博士学位论文奖。入选2015年微软亚洲研究院青年教师“铸星计划”，2017入选中国科学院青年创新促进会。