迁移学习概述与应用

迁移学习的思路，的其实就是数据不稳定带来的烦恼。你也遇到过，模型训练得挺好，但一换数据就不行了。嗯，数据分布一变，老模型就像失忆一样，啥也不认了。传统方法要么重标数据，要么重训，挺折腾的。迁移学习就不一样了，核心思路就是：用老数据的经验，帮新任务少走弯路。

像那种用户行为、电商推荐系统，数据一天一个样，硬训成本高，迁移学习就挺适合。用之前积累的标注数据，加上现在的新数据，模型能快速适应变化，不用完全重头再来。是当你的新任务数据少、标注难的时候，迁移学习能省不少事。

而且现在相关资料也不少，我挑了几个还不错的，都是和数据分布相关的。像这篇数据分布的文章，挺基础但说得明白；还有ElasticSearch 详解，讲了数据分布和搜索技术的配合，也可以顺带学点分布式知识。

哦对了，还有一些 PDF、脚本啥的也整理在下面，适合你拿来练手或者改造项目用。比如这个海量数据分布式存储.pdf，就挺系统的，适合晚上泡杯茶慢慢看。如果你最近在做跟数据变化有关的功能，或者模型总是掉精度，可以考虑试试迁移学习这条路，成本低见效快，挺香。