领域适应（Domain Adaptation）是机器学习中的一项关键技术，旨在解决模型在不同但相关领域间的泛化问题。具体而言，它指的是将一个在源领域（如训练数据集）训练好的模型，通过调整使其在目标领域（如实际部署环境）上表现良好，而无需重新训练或大量新标注数据。这种技术通过减少源域和目标域之间的数据分布差异（如光照、背景或用户习惯的变化），帮助模型适应新环境中的未知挑战，从而提升预测准确性和鲁棒性。
在AI产品开发的实际落地中，领域适应扮演着关键角色。例如，在自动驾驶产品中，模型从模拟数据迁移到真实道路场景时需适应天气和交通变化；在语音助手应用中，模型需泛化到不同方言或噪声环境以提升用户体验。通过领域适应技术，开发团队能有效降低数据收集成本、加速产品部署，并增强模型在多变条件下的稳定性。随着深度学习的发展，对抗训练和自监督学习等方法进一步推动了该技术的进步，使其在医疗影像、金融风控等跨领域应用中更广泛落地。
免费资料
请填写下表，我们将免费为您寄送考试大纲和课程学习资料（电子版）。