موضوع مقاله: تطبیق دامنه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تطبیق دامنه | مقدمه: این سناریو زمانی رخ می‌دهد که ما بخواهیم از یک توزیع داده منبع یک مدل که روی داده هدف متفاوت (اما مرتبط) عملکرد خوبی داشته باشد یاد بگیریم. | ## بخش 1: تطبیق دامنه | به عنوان مثال، یکی از وظایف مشکل رایج فیلتر هرزنامه، انطباق یک مدل از یک کاربر (توزیع منبع) به کاربر جدیدی است که به‌طور چشم‌گیری ایمیل‌های متفاوتی را دریافت می‌کند (توزیع هدف). توجه داشته باشید که وقتی بیش از یک توزیع منبع در دسترس باشد، به این مشکل تطبیق دامنه چند منبعی گفته می‌شود. بررسی اجمالی تطبیق دامنه توانایی اعمال یک الگوریتم تعلیم دیده در یک یا چند «دامنه منبع» به یک «دامنه هدف» متفاوت (اما مرتبط) است. در تطبیق دامنه، دامنه منبع و هدف همگی فضای ویژگی مشابهی دارند (اما توزیع‌های متفاوت). در مقابل، یادگیری انتقالی شامل مواردی است که فضای ویژگی دامنه هدف با فضا یا فضاهای ویژگی منبع متفاوت است. در واقع تطبیق دامنه حالتی از انتقال یادگیری را پوشش می‌دهد که در آن مدل قرار است یک وظیفه یکسان را که روی دامنه منبع یاد گرفته به دامنه هدف انتقال دهد. تغییری در تقسیم داده بین مجموعه داده آموزشی الگوریتم و مجموعه داده‌ای می‌باشد که هنگام استفاده از آن برای پیش‌بینی روی داده‌های جدید با آن رو به رو می‌شود. جامعه مدرن یادگیری ماشینی استراتژی‌های مختلفی برای تلاش برای دستیابی به سازگاری بهتر دامنه دارد. انواع انتقال دامنه انتقال پیشین (به انگلیسی: Prior Shift) برای انتقال پیشین، احتمالات پیشین کلاس‌ها متفاوت است، اما توزیع های شرطی معادل هستند، . این می تواند برای مثال در تنظیمات تشخیص عیب رخ دهد، جایی که یک خط مشی تعمیر و نگهداری جدید ممکن است باعث خطای کمتری شود، یا در تشخیص نشت نفت قبل از وقوع یک حادثه رخ دهد. | ## بخش 2: تطبیق دامنه | به عنوان مثال، فرض کنید از شهری دیدن می‌کنید که اکثر مردم در مرکز آن زندگی می کنند و تراکم سکونت به عنوان تابعی از فاصله از مرکز کاهش می یابد. اگر در میدان اصلی نمونه برداری کنید، بیشتر با افرادی روبرو می شوید که در مرکز زندگی می کنند و احتمالاً پاسخ های "بله" زیادی دریافت خواهید کرد. ساکنانی که دورتر زندگی می‌کنند، که می‌گویند «نه»، در داده‌ها کمتر نشان داده شده‌اند. در عمل، داده ها ممکن است به دلیل از کار افتادن دستگاه‌های اندازه‌گیری یا به دلیل انصراف موضوع از بین بروند. به عنوان مثال، یک محیط پزشکی را در نظر بگیرید که در آن هدف، پیش‌آگهی برای بیمار بر اساس سن، شدت آنفولانزا، سلامت عمومی و وضعیت اجتماعی-اقتصادی آنها است. اما، در زمان آزمون، جنبه‌های دیگر به‌عنوان شکلی از «عارضه» شمرده می‌شوند و به این ترتیب برچسب‌گذاری می‌شوند. آنچه که طبقه مثبت و منفی را تشکیل می دهد و در نتیجه توزیع های پسینی را تشکیل می دهد، تغییر کرده است. مثال‌ها یک الگوریتم تعلیم دیده بر روی سیم‌های خبری ممکن است مجبور باشد با مجموعه داده‌های جدیدی از اسناد زیست‌پزشکی سازگار شود.Daumé III, Hal. استفاده از الگوریتم‌های تشخیصی هوش مصنوعی، آموزش‌دیده بر روی داده‌های برچسب‌دار مرتبط با بیماری‌های قبلی، به داده‌های بدون برچسب جدید مرتبط با همه‌گیری COVID-19. یک تغییر ناگهانی اجتماعی، مانند شیوع بیماری همه‌گیر، می‌تواند باعث تغییر دامنه شود و باعث شود الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که بر روی داده‌های مصرف‌کننده منسوخ شده‌اند، با شکست مواجه شوند و نیاز به مداخله داشته باشند. | ## بخش 3: تطبیق دامنه | سایر برنامه‌ها دربردارنده تشخیص محلی سازی وای فای و بسیاری از جنبه‌های بینایی رایانه است. رسمی سازی را فضای ورودی (یا فضای توضیحات) باشد و را فضای خروجی (یا فضای برچسب) در نظر می‌گیریم. معمولاً در یادگیری تحت نظارت (بدون تطبیق دامنه)، فرض می‌کنیم که مثال‌های از توزیع از پشتیبانی (ناشناخته و ثابت) به صورت i.i.d. سپس هدف یادگیری (از ) است به طوری که کمترین خطای ممکن را برای برچسب زدن نمونه‌های جدید از توزیع مرتکب شود. تفاوت اصلی بین یادگیری تحت نظارت و تطبیق دامنه این است که در تطبیق دامنه ما دو توزیع داده (توزیع داده منبع) و (توزیع داده هدف) در فضای بررسی می‌کنیم. تطبیق دامنه وظیفه‌ای است که در آن انتقال دانش از دامنه منلع به دامنه هدف انجام می‌شود. سپس هدف یادگیری (از نمونه‌های برچسب‌دار یا بدون برچسب که از دو دامنه می‌آیند) است به طوری که کمترین خطای ممکن را در دامنه هدف مرتکب شود. مسئله اصلی این است: اگر یک مدل از یک دامنه منبع آموخته شود، ظرفیت آن برای برچسب گذاری صحیح داده های حاصل از دامنه هدف چقدر است؟ تطبیق دامنه نظارت شده: همه نمونه‌های در نظر گرفته شده برای منبع و هدف باید برچسب گذاری شوند. تطبیق دامنه نیمه نظارت شده: در این وضعیت، همه نمونه‌های منبع و مجموعه "کوچکی" از نمونه های هدف را برچسب‌دار و بقیه مجموعه هدف را بدون برچسب در نظر می گیریم. | ## جمع‌بندی | تطبیق دامنه بدون نظارت: نمونه آموزشی شامل مجموعه‌ای از مثال‌های منبع برچسب‌دار، مجموعه‌ای از نمونه‌های منبع بدون برچسب و مجموعه‌ای از نمونه‌های هدف بدون برچسب است.