تكيف المجال بدون مصدر

التكيف بدون مصدر (SFDA) هو طريقة في مجال التعلم الآلي ورؤية الحاسوب تهدف إلى تكييف النماذج المدربة مسبقًا على نطاق جديد دون الوصول إلى بيانات النطاق الأصلي. هذا النهج له مزايا كبيرة في السيناريوهات التي لا يمكن فيها مشاركة بيانات المصدر بسبب قضايا الخصوصية، أحجام البيانات الكبيرة، أو القيود الملكية، مما يعزز بشكل فعال تعميم النموذج وأدائه في بيئات جديدة.