ドメイン適応とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ドメイン適応

ドメイン適応とは、機械学習やAIモデルがある特定のドメイン（領域）で学習した知識を別のドメインに適用する技術です。この技術は、トレーニングデータとテストデータの分布が異なる場合に有効です。通常、機械学習モデルはトレーニングデータの分布に基づいて学習するため、異なる分布を持つデータに対しては性能が低下します。ドメイン適応は、この問題を解決するためにトレーニングデータとテストデータの分布の違いを考慮し、モデルが新しい環境に適応できるようにします。

ドメイン適応の手法には、教師なしドメイン適応（UDA：Unsupervised Domain Adaptation）と教師ありドメイン適応（SDA：Supervised Domain Adaptation）があります。UDAでは、ラベル付きデータがソースドメイン（元の領域）にのみ存在し、ターゲットドメイン（新しい領域）にはラベルがない場合に適用されます。一方、SDAでは、ターゲットドメインにも一部のラベル付きデータが存在する場合に利用されます。

ドメイン適応は、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン、音声認識などの様々な分野で活用されており、異なる言語間の翻訳や異なるカメラの映像解析など多岐にわたる応用がされています。

ドメイン適応関連用語

ドメイン適応に関連する単語は以下の通りです。

ドメイン適応やさしい解説

ドメイン適応とは、AI（人工知能）や機械学習のモデルが一つの分野で学んだことを別の分野でも使えるようにする技術です。例えば、「猫の画像をたくさん見て猫を認識できるようになったAIが犬の画像も見て犬も認識できるようになる」というようなことです。

普段、AIは学んだデータの範囲内でしか正確に動けませんがドメイン適応を使うことで、新しい状況やデータにも対応できるようになります。これにより、異なる環境や条件でAIの性能を高めることができ、例えば、ある国で収集したデータを使って他の国でも同じように活用する、といったことが可能になります。

AI関連の用語集【まとめ】

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