Was ist Unsupervised Domain Adaptation?

In der dynamischen Landschaft des maschinellen Lernens hängt die Leistung von Modellen oft von der Ähnlichkeit zwischen den Trainings- (Quelle) und Einsatzbereichen (Ziel) ab. Reale Szenarien stellen jedoch häufig Herausforderungen dar, bei denen die Verteilungen dieser Domänen voneinander abweichen, wodurch herkömmliche Modelle weniger effektiv sind. Hier wird die unüberwachte Domänenanpassung (Unsupervised Domain Adaptation, UDA) zu einem Leuchtturm der Innovation.

UDA befasst sich mit der zentralen Frage: Wie können wir Modelle in einer Quelldomäne mit markierten Daten trainieren und sie nahtlos in einer anderen, nicht markierten Zieldomäne einsetzen, ohne dass die Leistung darunter leidet? In dieser Untersuchung begeben wir uns auf eine Reise durch die Feinheiten von UDA, bei der das Fehlen von markierten Daten in der Zieldomäne zu genialen Strategien führt, um die Anpassungslücke zu überbrücken.

Das Arsenal an UDA-Techniken ist vielfältig und bietet jeweils eine einzigartige Perspektive zur Abschwächung von Domänenverschiebungen – von adversarialem Lernen bis hin zu Feature Alignment und instanzbasierten Methoden. Dieser Artikel befasst sich mit diesen Strategien und enträtselt die Mechanismen, die es Modellen ermöglichen, sich anmutig anzupassen und sich in unbekannten Gebieten auszuzeichnen.

Begleite uns, wenn wir die Komplexität der Unsupervised Domain Adaptation entschlüsseln und die Strategien enthüllen, die es Modellen ermöglichen, Domänengrenzen zu überschreiten und nahtlos durch die sich ständig weiterentwickelnden Landschaften des maschinellen Lernens zu navigieren.

Was ist Domänenanpassung?

Im Bereich des maschinellen Lernens erweist sich das Konzept der Domänenanpassung als entscheidende Lösung für die Herausforderungen, die sich aus der unterschiedlichen Datenverteilung in verschiedenen Domänen ergeben. Eine Domäne bezieht sich in diesem Zusammenhang auf eine bestimmte Datenquelle mit spezifischen Merkmalen, und die Anpassung zielt darauf ab, die Modellleistung zu verbessern, wenn ein Wechsel von der Trainingsdomäne zu einer unbekannten Testdomäne stattfindet.

Im Kern erkennt die Domänenanpassung an, dass die während des Modelltrainings getroffenen Annahmen möglicherweise nicht nahtlos auf verschiedene reale Szenarien übertragen werden können. Diese Szenarien können Änderungen der Beleuchtungsbedingungen, Hintergrundeinstellungen oder andere Faktoren, die die Verteilung der Daten beeinflussen, beinhalten. Das Ziel der Domänenanpassung besteht darin, Modelle mit der Fähigkeit auszustatten, sich gut auf neue, unbekannte Domänen zu verallgemeinern, um eine robuste Leistung in praktischen Anwendungen zu gewährleisten.

Der Prozess beinhaltet die Nutzung von Wissen aus einer Quelldomäne, in der beschriftete Daten verfügbar sind, um die Leistung des Modells in einer Zieldomäne mit begrenzten oder gar keinen beschrifteten Daten zu verbessern. Durch die Anpassung an die Feinheiten der Zieldomäne wird das Modell geschickter im Umgang mit realen Variationen und gewährleistet konsistente, zuverlässige Vorhersagen.

Die Domänenanpassung fungiert im Wesentlichen als Brücke zwischen den künstlichen Grenzen der Trainingsdaten und den unvorhersehbaren Landschaften des realen Einsatzes. Sie befähigt Modelle dazu, die Beschränkungen einer einzelnen Domäne zu überwinden und fördert die Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit angesichts vielfältiger und sich entwickelnder Datenszenarien. Wir werden die spezifischen Nuancen der unüberwachten Domänenanpassung, einem Schlüsselparadigma in diesem sich entwickelnden Bereich, näher beleuchten und die Strategien aufzeigen, die es den Modellen ermöglichen, das komplexe Terrain der verschiedenen Datendomänen elegant zu durchqueren.

Was sind die verschiedenen Arten der Domänenanpassung?

Im dynamischen Bereich des maschinellen Lernens hat die Herausforderung, Modelle an unterschiedliche Datenverteilungen in verschiedenen Domänen anzupassen, zur Entwicklung verschiedener Domänenanpassungsansätze geführt. Diese Ansätze werden nach der Art der verfügbaren gelabelten Daten und der Übereinstimmung zwischen Quell- und Zieldomäne kategorisiert. Betrachten wir nun die verschiedenen Arten der Domänenanpassung:

1. Überwachte Bereichsanpassung (SDA):

• Überblick: SDA setzt den Zugang zu markierten Daten sowohl in der Quell- als auch in der Zieldomäne voraus.
• Funktionsweise: Modelle werden auf markierten Daten der Quelldomäne trainiert, und dieses Wissen wird genutzt, um die Leistung in der Zieldomäne zu verbessern.

2. Unüberwachte Domänenanpassung (UDA):

• Überblick: UDA funktioniert in Szenarien, in denen markierte Daten nur in der Quelldomäne verfügbar sind.

• Funktionsweise: Modelle passen sich an die Zieldomäne an, indem sie ausschließlich unmarkierte Daten verwenden, um die Herausforderung der Domänenverschiebung ohne explizite Zieldomänenmarkierungen zu bewältigen.

3. Semi-überwachte Domänenanpassung (SSDA):

• Überblick: SSDA kombiniert Elemente sowohl der überwachten als auch der unüberwachten Anpassung.

• Funktionsweise: Bei begrenzten beschrifteten Daten in der Zieldomäne nutzen die Modelle diese Informationen zusammen mit unbeschrifteten Daten für eine effektive Anpassung.

4. Multi-Source Domain Adaptation:

• Überblick: Bei diesem Ansatz erfolgt die Anpassung an eine Zieldomäne mit Hilfe mehrerer Quelldomänen.
• Funktionsweise: Die Modelle lernen aus verschiedenen Quelldomänen, um die Anpassungsfähigkeit an die Zieldomäne zu verbessern und die Auswirkungen domänenspezifischer Variationen abzuschwächen.

5. Domänenübergreifendes Transferlernen:

• Überblick: Domänenübergreifendes Transferlernen konzentriert sich auf die Übertragung von Wissen aus einer Quelldomäne auf eine Zieldomäne.
• Funktionsweise: Ziel ist es, durch die Nutzung gemeinsamer Merkmale und gelernter Repräsentationen aus der Quelldomäne eine gute Generalisierung auf unbekannte Domänen zu erreichen.

6. Domänen-Generalisierung:

• Überblick: Bei der Domänengeneralisierung werden Modelle so trainiert, dass sie während der Trainingsphase über mehrere Domänen hinweg verallgemeinert werden können.
• Funktionsweise: Ziel ist es, eine robuste Leistung in allen unbekannten Bereichen zu gewährleisten, auch in solchen, die während des Trainings nicht vorkamen.

Durch das Verständnis dieser verschiedenen Arten der Domänenanpassung erhalten Praktiker ein nuanciertes Verständnis dafür, welcher Ansatz am besten zu den spezifischen Herausforderungen und verfügbaren Daten in ihren Bemühungen um maschinelles Lernen passt. Unabhängig davon, ob es sich um überwachte, unüberwachte oder halbüberwachte Szenarien handelt, bleibt das Ziel gleich: die Verbesserung der Modellanpassungsfähigkeit angesichts unterschiedlicher und sich entwickelnder Datendomänen.

Was sind die Herausforderungen der Unsupervised Domain Adaptation?

Im Bereich der Unsupervised Domain Adaptation tauchen eine Reihe von gewaltigen Herausforderungen auf, die die Landschaft der Modellanpassung angesichts von Bereichsveränderungen prägen. Eines der zentralen Hindernisse liegt in der Knappheit an markierten Daten in der Zieldomäne, wodurch das herkömmliche Paradigma des überwachten Lernens durchbrochen wird. Anpassungsstrategien müssen dieses Defizit an gekennzeichneten Daten geschickt umgehen und sich auf die nuancierten Erkenntnisse stützen, die aus nicht gekennzeichneten Daten gewonnen werden.

Erschwerend kommt die Variabilität der Domänenverschiebung zwischen verschiedenen Merkmalen hinzu. Die uneinheitliche Beschaffenheit dieser Verschiebungen erfordert einen differenzierten Ansatz zur Identifizierung und Angleichung spezifischer Aspekte von Ausgangs- und Zieldomänen. Eine weitere Komplexität ergibt sich aus der Unterscheidung zwischen echten Domänenverschiebungen und Ausreißern oder Anomalien innerhalb der Zieldomäne, was den Anpassungsprozess noch komplizierter macht.

Eine weitere Hürde stellt das Fehlen von Grundwahrheiten in der Zieldomäne dar. Dieser Mangel erschwert eine direkte Bewertung der Modellleistung und zwingt Praktiker dazu, sich auf indirekte Maßnahmen zur Beurteilung der Anpassungseffektivität zu verlassen. Die Auswahl informativer Quellproben für die Anpassung ist eine differenzierte Aufgabe, wobei die Effizienz dieses Prozesses den Erfolg von Anpassungsstrategien erheblich beeinflusst.

Darüber hinaus führen domänenspezifische Herausforderungen wie Sensorrauschen, Umweltvariationen oder unterschiedliche Modalitäten zu einer einzigartigen Komplexität. Die Anpassung von Modellen an diese Eigenheiten erfordert maßgeschneiderte Strategien, um domänenspezifische Nuancen effektiv zu bewältigen. Die Sicherstellung der Robustheit gegenüber unvorhergesehenen Verschiebungen in der Datenverteilung während des Einsatzes in der Praxis ist ein weiteres

Die Anerkennung und effektive Bewältigung dieser vielschichtigen Herausforderungen ist entscheidend für den Ausbau der Fähigkeiten von Unsupervised Domain Adaptation. Forscher und Praktiker arbeiten gleichermaßen an Innovationen und erweitern die Grenzen von UDA, um Modelle des maschinellen Lernens widerstandsfähiger und anpassungsfähiger in verschiedenen und dynamischen Szenarien der realen Welt zu machen.

Welche Ansätze und Techniken werden bei der Unsupervised Domain Adaptation häufig verwendet?

Unsupervised Domain Adaptation befasst sich mit der Herausforderung, Modelle des maschinellen Lernens so anzupassen, dass sie in einer Zieldomäne mit begrenzten oder gar keinen gelabelten Daten gut funktionieren. Es wurden verschiedene Ansätze und Techniken entwickelt, um die Kluft zwischen Quell- und Zieldomäne zu überbrücken. Im Folgenden werden einige gängige UDA-Strategien vorgestellt:

1. Adversariales Lernen:

• Überblick: Adversariales Lernen führt neuronale Netze ein, bei denen ein Domänendiskriminator trainiert wird, um zwischen Quell- und Zieldomänenproben zu unterscheiden.
• Funktionsweise: Das Modell zielt gleichzeitig darauf ab, den Diskriminator zu verwirren, indem es seine Fähigkeit zur Unterscheidung von Domänen minimiert, während es die primäre Aufgabe in der Quelldomäne optimiert.

2. Merkmalsausrichtung:

• Überblick: Methoden der Merkmalsausrichtung zielen darauf ab, die Verteilungsdiskrepanz zwischen Quell- und Zieldomänen zu verringern, indem ihre Merkmalsrepräsentationen angeglichen werden.
• Funktionsweise: Zu den gängigen Techniken gehören die maximale mittlere Diskrepanz (MMD) und die Korrelationsausrichtung, die die Verschiebung der Merkmalsverteilung minimieren.

3. Instanzbasierte Methoden:

• Überblick: Die instanzbasierte Anpassung konzentriert sich auf die Angleichung der Beziehungen zwischen einzelnen Instanzen in verschiedenen Bereichen.

• Funktionsweise: Durch die Auswahl informativer Quellinstanzen, die der Zieldomäne ähnlich sind, zielen diese Methoden auf einen effektiven Wissenstransfer bei gleichzeitiger Abschwächung der Domänenverschiebung ab.

4. Selbstorganisierend:

• Überblick: Self-ensembling-Methoden nutzen die Idee der Konsistenzregulierung, indem sie die Vorhersagen des Modells dazu bringen, unter verschiedenen Störungen konsistent zu bleiben.
• Funktionsweise: Das Modell wird so trainiert, dass es gegenüber Variationen des Inputs robust ist und bereichsinvariante Darstellungen fördert.

5. Bereichsinvariante Repräsentationen:

• Überblick: Modelle zum Erlernen bereichsinvarianter Repräsentationen konzentrieren sich auf die Extraktion von Merkmalen, die unempfindlich gegenüber Veränderungen des Bereichs sind.
• Funktionsweise: Durch die Minimierung der Diskrepanz zwischen den Repräsentationen der Ausgangs- und der Ziel-Domänenmuster zielen diese Modelle darauf ab, gegenüber Domänenveränderungen robust zu sein.

6. Zyklus-Konsistenz:

• Überblick: Inspiriert von zykluskonsistenten generativen Modellen, erzwingt dieser Ansatz Konsistenz bei Transformationen zwischen Domänen.

• Funktionsweise: Durch die Abbildung von Quellmustern auf die Zieldomäne und zurück stellt das Modell sicher, dass die rekonstruierten Muster nahe an den ursprünglichen Quellmustern bleiben.

7. Pseudo-Etikettierung:

• Überblick: Beim Pseudo-Labeling werden den unmarkierten Proben des Zielbereichs Pseudo-Labels zugewiesen und in den Trainingsprozess integriert.
• Funktionsweise: Das Modell nutzt die pseudo-beschrifteten Proben, um seine Entscheidungsgrenzen anzupassen und die Leistung im Zielbereich zu verbessern.

8. Transfer-Lernen und vor-trainierte Modelle:

• Überblick: Eine praktische Transfer-Learning-Strategie ist die Nutzung von vortrainierten Modellen auf großen Quelldatensätzen.
• Funktionsweise: Das aus der Quelldomäne gewonnene Wissen wird auf die Zieldomäne übertragen, wobei das Modell häufig an die spezifischen Merkmale der Zieldaten angepasst wird.

Das Verständnis dieser allgemeinen Ansätze gibt Praktikern ein Toolkit an die Hand, mit dem sie die Herausforderungen des Domänenwechsels in verschiedenen Anwendungen angehen und die Generalisierung und Leistung in verschiedenen Domänen verbessern können.

Was sind die Anwendungen der Unsupervised Domain Adaptation?

Die Vielseitigkeit der Unsupervised Domain Adaptation wirkt sich auf verschiedene Bereiche aus und bietet innovative Lösungen für reale Herausforderungen. Von Computer Vision bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind die Anwendungen von UDA vielfältig und transformativ.

Computer Vision:
Im Bereich des Computersehens findet UDA Anwendung in der Objekterkennung, Bildklassifizierung und Segmentierung. Die Anpassung von Modellen an unterschiedliche visuelle Umgebungen gewährleistet eine robuste Leistung in Szenarien, in denen die Quell- und Zielbereiche unterschiedliche Lichtverhältnisse, Perspektiven oder Hintergrundeinstellungen aufweisen.

Verarbeitung natürlicher Sprache:
UDA spielt eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, z. B. bei der Stimmungsanalyse, der Sprachübersetzung und der Erkennung benannter Entitäten. Modelle, die auf Textdaten der Ausgangsdomäne trainiert wurden, können nahtlos an neue Domänen angepasst werden und so die Herausforderungen bewältigen, die sich aus unterschiedlichen Schreibstilen, Vokabularen oder sprachlichen Nuancen ergeben.

Gesundheitswesen und Biomedizin:
Das Gesundheitswesen profitiert von UDA bei der medizinischen Bildanalyse, der Krankheitsdiagnose und der prädiktiven Modellierung. Modelle, die auf der Grundlage von Daten einer Gesundheitseinrichtung trainiert wurden, können sich an die einzigartigen Merkmale einer anderen Einrichtung anpassen, was die gemeinsame Nutzung von Fachwissen in verschiedenen medizinischen Bereichen erleichtert.

Über sensorische Modalitäten hinweg:
UDA zeichnet sich durch die Anpassung von Modellen über verschiedene sensorische Modalitäten hinweg aus, z. B. bei der Klang- und Bildverarbeitung. Die Anwendungen reichen von Spracherkennungssystemen, die sich an unterschiedliche Akzente anpassen, bis zu Modellen, die Daten von verschiedenen Sensoren in autonomen Fahrzeugen verarbeiten.

Autonome Systeme:
Autonome Systeme, einschließlich selbstfahrender Autos und Drohnen, nutzen UDA zur Anpassung an dynamische Umgebungen. Modelle, die an einem Ort trainiert wurden, passen sich nahtlos an die Herausforderungen an, die sich durch unterschiedliche Terrains, Wetterbedingungen und Verkehrsszenarien an neuen, unbekannten Orten ergeben.

Betrugsaufdeckung und Cybersicherheit:
UDA trägt dazu bei, die Betrugserkennung zu verbessern und die Cybersicherheitsmaßnahmen zu stärken. Modelle, die auf der Grundlage historischer Daten aus einer Umgebung trainiert wurden, können sich an sich entwickelnde Muster und Taktiken in neuen, unbekannten Bereichen anpassen und so die Sicherheitsmaßnahmen gegen neue Bedrohungen stärken.

Finanzdienstleistungen:
UDA wird im Bereich der Finanzdienstleistungen eingesetzt und hilft bei Aufgaben wie Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugsprävention und Risikomanagement. Modelle, die auf der Grundlage von Daten aus einem Markt oder einem Finanzinstitut trainiert wurden, können an die einzigartige Dynamik und die Vorschriften eines neuen Marktes angepasst werden.

Industrielle Automatisierung:
In der Industrieautomation erleichtert UDA die Anpassung von Modellen für die vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Optimierung in unterschiedlichen Fertigungsumgebungen. Dies gewährleistet einen effizienten und zuverlässigen Betrieb in verschiedenen industriellen Umgebungen.

Mit der Weiterentwicklung von UDA werden sich die Anwendungsmöglichkeiten wahrscheinlich weiter ausdehnen, neue Herausforderungen angehen und Möglichkeiten für eine verbesserte Anpassungsfähigkeit in einer Reihe von Bereichen eröffnen. Die Fähigkeit, Wissen nahtlos über verschiedene Bereiche hinweg zu übertragen, ohne dass dafür markierte Zieldaten benötigt werden, macht UDA zu einem zentralen Werkzeug im Arsenal der Anwendungen für maschinelles Lernen.

Was sind gängige Bewertungsmetriken?

Bei der Bewertung von UDA-Modellen gilt es, sich durch eine nuancierte Landschaft zu navigieren und dabei die besonderen Herausforderungen zu berücksichtigen, die sich aus dem Wechsel der Domäne und dem Fehlen von markierten Daten in der Zieldomäne ergeben. Die Bewertung der Wirksamkeit von UDA-Strategien erfordert ein umfassendes Verständnis der Metriken, Methoden und Überlegungen, die für dieses Paradigma spezifisch sind.

Leistungsmetriken:
Um den Erfolg von UDA zu bestimmen, muss gemessen werden, wie gut sich ein Modell an die Zieldomäne anpasst. Zu den gängigen Leistungsmetriken gehören Genauigkeit, Präzision, Wiedererkennung und F1-Score, die anhand der Daten des Zielbereichs berechnet werden. Darüber hinaus geben Domänenkonfusionsmetriken wie die Domänengenauigkeit oder Domänenkonfusionsmatrizen Aufschluss über die Fähigkeit des Modells, zwischen Quell- und Zieldomänen zu unterscheiden.

Metriken zur Domänengeneralisierung:
Angesichts des Ziels von UDA, Modelle zu erstellen, die über verschiedene Domänen hinweg verallgemeinert werden können, spielen Metriken zur Domänengeneralisierung eine entscheidende Rolle. Diese Metriken bewerten die Fähigkeit des Modells, sich während des Testens an neue, unbekannte Domänen anzupassen. Generalisierungsgenauigkeit, domänenübergreifende Genauigkeit oder Domänenrobustheit sind Beispiele für Metriken, die die Leistung eines Modells über eine Reihe von Domänen hinweg quantifizieren.

Analyse der Anpassungslücke:
Die Anpassungslücke, die den Leistungsunterschied zwischen der Ausgangs- und der Zieldomäne darstellt, dient als Schlüsselindikator für die Wirksamkeit von UDA. Die Überwachung dieser Lücke während der Trainings- und Testphasen gibt Aufschluss über die Fähigkeit des Modells, Domänenverschiebungen zu minimieren und sich erfolgreich an die Zieldomäne anzupassen.

Techniken der Domänenverwirrung:
Techniken der Domänenkonfusion, die häufig in Ansätzen des kontradiktorischen Lernens eingesetzt werden, beinhalten das Training von Modellen, um die Unterscheidbarkeit zwischen Quell- und Zieldomänenproben zu minimieren. Die Bewertung der Effektivität von Domänenkonfusion beinhaltet die Bewertung des Verlustes des Modells bei Domänenkonfusion und dessen Auswirkung auf die Gesamtleistung der Aufgabe.

Domänenübergreifendes Transferlernen:
In Szenarien, in denen UDA vortrainierte Modelle aus einer Quelldomäne nutzt, ist die Bewertung der Übertragbarkeit der gelernten Merkmale von entscheidender Bedeutung. Transfer-Learning-Metriken wie Merkmalsähnlichkeit oder Transfer-Learning-Effizienz messen, wie gut das in der Quelldomäne gewonnene Wissen zu einer verbesserten Leistung in der Zieldomäne beiträgt.

Datensatzübergreifende Validierung:
Bei der datensatzübergreifenden Validierung werden UDA-Modelle auf mehreren Datensätzen getestet, um ihre Anpassungsfähigkeit an verschiedene Umgebungen zu bewerten. Dieser Ansatz bietet eine umfassendere Bewertung und stellt sicher, dass Modelle über ein breites Spektrum von Datenverteilungen hinweg gut verallgemeinert werden können.

Überlegungen zum Einsatz in der realen Welt:
Die Bewertung von UDA-Modellen geht über die traditionellen Metriken hinaus und berücksichtigt auch reale Einsatzszenarien. Die Robustheit gegenüber Verteilungsänderungen im Laufe der Zeit, die Anpassungsfähigkeit an unvorhergesehene Bereiche und die Skalierbarkeit zur Bewältigung sich entwickelnder Datenlandschaften sind wichtige Aspekte, die im Evaluierungsprozess berücksichtigt werden sollten.

Mit der Weiterentwicklung von UDA entwickelt sich auch der Evaluierungsrahmen weiter und berücksichtigt die Feinheiten der Anpassung von Modellen in verschiedenen und dynamischen realen Szenarien. Forscher und Praktiker verfeinern und erweitern das Evaluierungsinstrumentarium kontinuierlich, um sicherzustellen, dass UDA-Modelle nicht nur in kontrollierten Umgebungen gut funktionieren, sondern auch angesichts komplexer Veränderungen in der Domäne, die während des Einsatzes auftreten, belastbar und anpassungsfähig sind.

Das solltest Du mitnehmen

• Unüberwachte Domänenanpassung ist eine zentrale Lösung für das maschinelle Lernen, die es Modellen ermöglicht, sich in unterschiedlichen Datenlandschaften zurechtzufinden.
• Das Fehlen gelabelter Zieldomänendaten treibt UDA voran und zeigt seine Fähigkeiten in Szenarien, in denen herkömmliche überwachte Ansätze ins Stocken geraten.
• Von Computer Vision bis hin zum Gesundheitswesen umfassen die Anwendungen von UDA verschiedene Bereiche und fördern die Anpassungsfähigkeit und robuste Leistung.
• Die Bewertung von UDA-Modellen erfordert einen nuancierten Ansatz, der Metriken wie Domänenkonfusion, Anpassungslücke und datenübergreifende Validierung berücksichtigt.
• Die wahre Bewährungsprobe für UDA liegt in der Fähigkeit, Modelle einzusetzen, die nicht nur in kontrollierten Umgebungen gut funktionieren, sondern auch dynamischen Veränderungen in der realen Welt standhalten.
• Mit der Weiterentwicklung von UDA entwickeln Forscher und Praktiker innovative Bewertungsmethoden, um sicherzustellen, dass die Modelle den Herausforderungen einer sich ständig verändernden Datenlandschaft gerecht werden.
• UDA ist ein wichtiger Wegbereiter, der das Potenzial von Modellen freisetzt, die Grenzen von Bereichen zu überschreiten und sich in unbekannten Gebieten auszuzeichnen.

Andere Beiträge zum Thema Unsupervised Domain Adaptation

Hier findest Du einen interessanten Vortrag von der University of Michigan über Unsupervised Domain Adaptation.