I detta dokument föreslår vi en ny ram för maskininlärning som kallas "Online Transfer Learning" (OTL), som syftar till att angripa en inlärningsuppgift online på en måldomän genom att överföra kunskap från någon källdomän. Vi utgår inte från att data i måldomänen följer samma fördelning som i källdomänen, och motivationen i vårt arbete är att förbättra en övervakad inlärningsuppgift online på en måldomän genom att utnyttja den befintliga kunskap som har inhämtats från utbildningsdata i källdomäner. OTL är i allmänhet mycket utmanande eftersom data i både käll- och måldomäner inte bara kan vara olika i sina klassdistributioner, utan också kan variera i sina funktionsrepresentationer. Som ett första försök till detta nya forskningsproblem undersöker vi två olika inställningar av OTL: (i) OTL på homogena domäner av gemensamt funktionsutrymme, och (ii) OTL över heterogena domäner av olika funktionsrymder. För varje inställning föreslår vi effektiva OTL-algoritmer för att lösa klassificeringsuppgifter online, och visa några teoretiska gränser för algoritmerna. Dessutom använder vi OTL-tekniken för att angripa de utmanande inlärningsuppgifterna online med konceptdrivande dataströmmar. Slutligen genomför vi omfattande empiriska studier på en omfattande testbädd där uppmuntrande resultat validerar våra teknikers effektivitet.
Ett undantag är online överföring lärande Ref där data från båda uppsättningar funktioner anländer sekventiellt.
Online Transfer Learning
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}