遷移學習

■「In-Situ AI」這套運算架構，因應物聯網資料的特性與使用情境，在資料收集處就地進行大部分的運算工作。不同於以往將資料全部傳到「中央」的雲端，再接收「中央」決策完回傳的指令，In-Situ AI 發揮了「地方自治」的精神，善用地方資源、產生因地制宜的策略。其架構分為兩大部分：運算中樞（Node）與雲端。雲端有較高的運算能力，負責從大量的物聯網資料進行非監督式學習，汲取重要的特徵。接著藉由遷移學習（transfer learning），讓運算中樞的推理網路（inference network）認識這些特徵。如此在有限的標記資料下，推理網路也能對周遭世界具有一定程度的判讀能力。實驗結果顯示，遷移學習學到的特徵，讓推理網路預測的準確率提升30 %（達到近60 %），彌補標記資料不足的限制。