Adaptation de domaine

L'adaptation de domaine consiste en la tâche d'ajuster les modèles entre différentes distributions de données. Son objectif principal est de permettre aux modèles d'apprentissage automatique de généraliser au domaine cible et de gérer efficacement les différences de distribution entre les domaines source et cible, ce qui améliore les performances et la robustesse du modèle dans de nouveaux environnements. Cette technique a une valeur considérable dans les applications de données inter-domaines et peut être largement utilisée dans la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres domaines.