Domänenanpassung
Eine Technik im maschinellen Lernen, bei der ein in einem Bereich trainiertes Modell angepasst wird, um in einem anderen, aber verwandten Bereich zu funktionieren.
Behandelt Verteilungsverschiebungen zwischen Quell- (Trainings-) und Ziel- (Einsatz-)Domänen durch Methoden wie Merkmalsabgleich, adversarielle Domänenklassifikatoren oder Feinabstimmung auf kleinen gelabelten Stichproben der Zieldomäne. Eine angemessene Governance umfasst das Benchmarking adaptierter Modelle auf zurückgehaltenen Zieldaten sowie die Sicherstellung, dass es in kritischen Untergruppen zu keiner Leistungsverschlechterung kommt.
Ein auf US-englischen Akzenten trainiertes Spracherkennungsmodell wird für britisches Englisch adaptiert, wobei lediglich 10 Stunden Aufnahmen mit britischem Akzent verwendet werden. Ingenieurteams setzen adversarielle Domänenadaption ein, um Merkmalsräume auszurichten, und verbessern dadurch die Wortfehlerrate auf UK-Testdatensätzen um 30 %, ohne von Grund auf neu zu trainieren.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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