（本文經合作夥伴 若水 AI Blog 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈2021台灣人工智慧小聚@若水：如何用少量AI數據，做好機器學習？〉。）
【我們為什麼挑選這篇文章】對於許多企業、團隊而言，在 AI專案剛起步時，常認為無法蒐集大量數據將是一大致命傷，然而近年在 ML 社群中出現一個新概念： Few shot learning，譯為「小樣本學習」或「小數據學習」，讓團隊透過現有的小量數據進行 AI 模型的訓練，連 AI 大神吳恩達也曾提及，小數據將成為 AI 下一步趨勢。
本篇文章重點摘錄台灣人工智慧學校工程師黃書璵，針對小樣本學習進行使用情境介紹，以及小樣本學習的 4 個實作方法與目標設定解析。（責任編輯：何泰霖）
作者：若水 Flow AI Blog 編輯團隊
2005 年左右，隨著大企業內部開始推動自動化、機器學習，不同種類的大數據因應而生。但擁有大數據，真的就等於擁有商業價值嗎？
數據量變大，意味著收集和訓練數據的成本越高，或許單筆數據的花費因而降低，但對一般企業來說，實在很難花費大量成本取得大數據。於是，小數據模型訓練（Few shot learning） 因此興起。
著名科技調查研究機構 Gartner 於 2020 年發布的《AI 技術成熟度曲線》報告就提到，有 2 件事值得我們關注，一個是小數據，另一個則是數據處理（annotation）。
今年 3 月，台灣人工智慧學校與若水合辦了疫後第一場小聚，報名人數突破百人。搭著 Gartner 的時代趨勢，由台灣人工智慧學校的工程師黃書璵，分享小量數據模型訓練以及數據處理的實戰經驗。（更多關於台灣人工智慧學校小聚）
什麼情況適用小數據學習（Few shot learning）？
當訓練數據量不足，或訓練數據不夠多元的時候，你可能會需要使用小數據學習（Few shot learning）技術。小數據學習的目標，是基於舊有的數據或模型做出調整，以利模型能針對未知的新任務快速學習。
一般來說，小數據學習適合的場景和優勢有三種。
第一，希望模型本身的學習方式比較接近人類，不需要太多數據就可以學到一些東西。例如中文字辨識的 AI 模型，如果已經可以掌握點、撇、勾等基本筆順的辨識原則，遇到新的圖資時，便可以用這些已知原則做類推判斷。
第二，遇到新種類的命題，希望用來改善稀有數據的建模。例如想要辨識剛出現的新型態電腦病毒，或者辨識居家高齡者是否跌倒，這些情境往往難以收集到大量的數據樣本。
第三，希望節省數據收集，還有標註的人力成本。例如有十萬筆數據，每筆都需要標註上百個特徵，此時便會希望能夠抓出其中具代表性的數據來做標註、學習，而剩下的部分即使未標註亦可以幫助機器學習。
小數據學習，如何著手開始？
如果你已經有了一批數據，加上有一個既有的模型，如何透過小數據，做出更好的模型擬合（Fitting）效果呢？解決方案就藏在數據和模型之中。
第一個方式很像數據的無性繁殖，也就是拿既有的少量數據，去生成更多不同特徵的數據。可以訓練一個 GAN 生成對抗網絡模型去做數據擴增，也可以訓練相似數據的合成。
例如，你有大量的老虎、狗和花豹的圖資，可是貓的圖資就只有三張。此時，可以先試著用比較相似的圖資算出 Correlation，找出相對的 pair，把老虎的圖資透過模型訓練，生成轉換成貓的圖資。接著，再去訓練狗到貓的轉換，還有花豹到貓的轉換等，貓的圖資就會越來越多。
第二個方式，在不改變數據情況下，可以嘗試改變模型的學習目標。例如，把舊模型的部分數據放到新模型內，讓新模型去學習怎麼比較出答案。
當圖片被轉換到高維度空間，透過距離函式便可算出距離，兩者之間數值越近就是同類，越遠就是不同類。例如兩隻貓在這個空間上的距離很近，但貓和老鼠距離就很遠。模型只要去學這兩張照片是不是同一種類即可。這個技術應用在人臉辨識上，可以去辨認出目標對象是不是本人，還是有別人假冒。
第三個方式，訓練一個新模型做多工學習，利用不同任務 （task）之間的共同性，增加模型的適用範圍。例如模型學會中文語法後，可以應用在日本語法上面，但套用不同的字彙。
第四個方式，建構式的模型學習。先讓模型分別學習不同部分的特徵，最後再合併起來，學習如何整合判斷。
例如一台代步機，可能會有手把，長柄和輪子三種特徵。第一步，是先訓練出三個模型，分別是辨識手把，辨識長柄和辨識輪子的模型。接著，只要訓練這三者如何整合判斷，就可以得出答案。
網路上有很多的免費 dataset 或神經網路的論文可以下載，很容易做出厲害的人流監控 AI 在電腦 demo，模型安裝起來好像很厲害，也真的能偵測到人進出。
因為模型只能偵測出門口有人，卻無法告訴你相機跟門口距離多遠，門口在相機的哪裡，這些都不是神經網路可以幫你解決的，而是基礎工。
很多工程師跌進神經網路的世界裡面，卻忘了基礎工，也沒有意識到神經網路的能力，其實是來自於數據，最後什麼都解決不了。所以諸如若水這類 AI 數據服務公司在做的數據處理工作，其實很重要。
小數據學習訓練不起來？可能是模型目標問題
如果上述方式都不太能達到你想要的目的，或許可以回頭想想，是不是一開始設定給模型的學習核心方向，需要被調整？比較誇張的例子，就像你希望模型最終能學會辨識中文，但在建模型時卻設定成要辨識英文的字根字首。
此時，可能需要讓模型學習初始化，或者更新參數，以優化既有模型為導向做機器學習。
機器學習其實很像爬山，只不過目標不是往山峰爬，而是往谷底爬。在模型的虛擬多維度空間中，從某個隨機的起始點開始，透過機器一次次調整參數，在一連串山峰山谷的座標數字中反覆試錯，試圖逐步讓落點下降到谷底的地方，到達預設的最佳著陸點。這個過程稱為「梯度下降」。
調整參數時，雖然工程師會試著把舊的任務（task 1）參數應用在新的任務（task 2）上，但兩者的目標其實不相同，就像是有兩座山谷，所以怎麼抓梯度下降的起始點，才能降落到最佳著陸點，不會卡在半路上，會是一個需要反覆嘗試和評估的地方。
有一些方式，可以讓模型自動化的去找出最佳起始點，學習如何初始化。舉其中一種方式，叫做爬蟲（Reptile）。顧名思義，就像蜥蜴在爬行時，會分別伸出左右腳，身體再跟著逐步前進一樣，爬蟲會從某一個隨機的點開始更新參數，逐步地部分優化 task 1 和 task 2 的位置，找出最佳著陸點。
如果需要更多和小數據 AI 相關的資源，例如圖資、演算法、模型等，建議可以參考Pytorch learn2learn、Facebook higher、Amazon Xfer、或 Open AI GPT-3 等網站找尋你需要的工具。
（本文經合作夥伴 若水 AI Blog 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈2021台灣人工智慧小聚@若水：如何用少量AI數據，做好機器學習？〉；首圖來源：freepik。）
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