資訊世界裡的穿越劇

利用轉移學習，讓電腦更聰明！

撰文／林守德

「穿越時空」一直是電影與小說非常吸引人的題材。常見的劇情是主角回到過去，運用現代科技完成一些當時看來不可能達成的任務。例如漫畫《仁醫》描述一位醫生回到了150年前的日本，用21世紀的醫學技術拯救病患。這一類劇情不一定是時間上的穿越，也可以是空間上的穿越，例如電影「星際奇兵」（Stargate）帶出的系列科幻影集，描述人類藉由星門造訪各行星、研究外星文明與科技；或是探險家闖入尚未現代化的部落，利用較先進的知識幫助族群發展。這些穿越劇著墨之處，在於不同文化與技術交會產生的火花。

在資訊科學裡也有學者提出「轉移學習」（transfer learning）的方法，讓人工智慧系統在不同背景中穿越、學習不同知識，進而利用其他領域的知識增廣對於某個領域的理解。轉移學習是資料探勘與機器學習的旁支，主要用於解決某個領域資料不足的問題。

近年來，資料探勘技術已經廣泛使用在現實生活中，「推薦系統」就是典型的例子：系統利用使用者的購買記錄，結合其他資料，來推薦使用者可能會喜歡的商品。又例如醫學資訊上的應用，我們可以藉由提供癌症部位的X光照片，讓電腦自動學習特徵，進而自動判讀。要建構上述資料探勘系統，前提是需要有大量的資料，例如要建構好的電影推薦系統，我們必須告知電腦大部份使用者過去對電影的評分資料；要建構自動判斷乳癌的系統，我們必須輸入某些患者的胸腔X光片，以及另一群正常人的胸腔X光片，讓電腦從中學習。

這樣的機器學習效果常受限於資料品質，當資料不足時，系統準確度容易受資料中的誤差或雜訊影響。以推薦系統的建構為例，假設現在我們成立了網路書店，精確的推薦系統在營運初期是相當重要的，這樣才能在短時間內吸引顧客購買他們有興趣的書籍。但因為書店才剛開張，還沒有蒐集到足夠的使用者喜好資料，難以建構精準的推薦系統。要解決這樣的困局，我們可以藉由使用者在其他商場（如電影、音樂）的選購記錄，利用轉移學習的方法，把電影、音樂的喜好資料用來建構書店的推薦系統。

同理，建立醫學影像分類的系統需要很多影像資料，蒐集這些資料並不容易，也牽涉到個人資料的問題。轉移學習的技術能把已取得的資料轉移來建立其他的分類模型，例如利用亞洲人乳癌資料來建立適合歐洲人的乳癌分類系統，或是用乳癌的資料來建構判讀其他癌症的系統。
內容引用來源:http://sa.ylib.com/MagCont.aspx?Unit=columns&id=2384
出處:科學人雜誌