Domain adaptation (adaptacja domenowa) to technika z dziedziny uczenia transferowego, która umożliwia modelowi wytrenowanemu na danych z jednej domeny (źródłowej) skuteczne działanie w innej, powiązanej domenie (docelowej). Głównym celem tej metody jest zniwelowanie różnic w rozkładzie danych, co pozwala na wykorzystanie wiedzy modelu w nowych warunkach bez konieczności kosztownego etykietowania ogromnych zbiorów danych dla każdego nowego scenariusza.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
