Unsupervised Domain Adaptation

L'adaptation non supervisée de domaine est un cadre d'apprentissage visant à transférer les connaissances acquises à partir d'un grand nombre d'échantillons d'entraînement étiquetés dans le domaine source vers le domaine cible, qui ne dispose que de données non étiquetées. Cette méthode améliore la capacité de généralisation du modèle dans de nouveaux environnements en réduisant l'écart de distribution entre les domaines source et cible, ce qui la rend particulièrement précieuse pour diverses applications.