ドメインアダプテーション (どめいんあだぷてーしょん)

解説:
AIモデルが学習時とは異なる環境(ドメイン)へ適用される際、パフォーマンス劣化を最小化する技術。
ロボットビジョンで照明や背景が変わるケースに有効。
少量の実機データで再調整する転移学習の一種。

例:
・室内照明下で学習したモデルを工場現場に適用し、ライティング差を補うためにドメインアダプテーションを行う。
・合成データ(シミュレーション画像)と実機映像のギャップを埋め、認識精度を上げる。
・ラベル付きデータが少なくても、特徴空間を適応させるアルゴリズムで精度維持。