Adaptation de Domaine
Une technique en apprentissage automatique où un modèle entraîné dans un domaine est adapté pour fonctionner dans un domaine différent mais connexe.
Traite les décalages de distribution entre les domaines source (entraînement) et cible (déploiement) par des méthodes telles que l'alignement des caractéristiques, les classificateurs de domaine adverses ou le réglage fin sur de petits échantillons étiquetés du domaine cible. Une gouvernance appropriée inclut le benchmarking des modèles adaptés sur des données cibles mises de côté et garantit l'absence de dégradation dans les sous-groupes critiques.
Un modèle de reconnaissance vocale entraîné sur des accents anglophones américains est adapté pour l'anglais britannique en utilisant seulement 10 heures d'enregistrements d'accents britanniques. Les ingénieurs appliquent l'adaptation de domaine adversariale pour aligner les espaces de caractéristiques, améliorant ainsi le taux d'erreur de mots de 30 % sur les jeux de test britanniques sans réentraîner à partir de zéro.
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