도메인 적응

도메인 적응은 서로 다른 데이터 분포 사이에서 모델을 조정하는 작업을 의미합니다. 이 기술의 핵심 목표는 머신 러닝 모델이 대상 도메인으로 일반화되도록 하고, 소스 도메인과 대상 도메인 간의 분포 차이를 효과적으로 처리하여 새로운 환경에서 모델의 성능과 견고성을 향상시키는 것입니다. 이 기술은 크로스 도메인 데이터 응용 분야에서 큰 가치를 가지고 있으며, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 널리 활용될 수 있습니다.