Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives Introduction In today's fast-paced technological landscape, it is essential to understand the process of technology evolution and its impact on humanity. As we continue to advance in the field of machine learning, one critical aspect that has gained significant attention in recent years is unsupervised domain adaptation (UDA). UDA is a challenging problem where models are trained on a source domain with labeled data and tested on a target domain with unlabeled data. This book provides a comprehensive review of state-of-the-art UDA methods and explores new variants that have the potential to advance the field. Background and Categorization of Domain Adaptation Techniques Domain adaptation refers to the machine learning techniques that enable models trained on data from a source domain to perform well on a different but related target domain. The field of domain adaptation can be categorized into three main paradigms: supervised, semi-supervised, and unsupervised. In this book, we will focus specifically on unsupervised domain adaptation, which has gained increasing attention in recent years due to its advantages over other paradigms. Motivation for Unsupervised Domain Adaptation The need for unsupervised domain adaptation arises from the fact that many real-world applications involve limited labeled data, making it challenging to train accurate models. Moreover, the lack of labeled data in the target domain can lead to poor generalization performance, highlighting the importance of developing personal paradigms for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival.

Адаптация домена без присмотра: Последние достижения и перспективы на будущее Введение В современном быстро развивающемся технологическом ландшафте важно понимать процесс эволюции технологий и его влияние на человечество. По мере того, как мы продолжаем продвигаться в области машинного обучения, одним из критических аспектов, который привлек значительное внимание в последние годы, является адаптация домена без присмотра (UDA). UDA - это сложная проблема, когда модели обучаются на исходном домене с маркированными данными и тестируются на целевом домене с немаркированными данными. Эта книга содержит всесторонний обзор современных методов UDA и исследует новые варианты, которые могут продвинуть область. Предпосылки и категоризация методов адаптации домена Адаптация домена относится к методам машинного обучения, которые позволяют моделям, обученным на данных из исходного домена, хорошо работать на другом, но связанном целевом домене. Область адаптации доменов можно разделить на три основные парадигмы: контролируемая, полу-контролируемая и неконтролируемая. В этой книге мы сосредоточимся конкретно на адаптации домена без присмотра, которая в последние годы привлекает все большее внимание благодаря своим преимуществам по сравнению с другими парадигмами. Мотивация для адаптации домена без присмотра Необходимость адаптации домена без присмотра возникает из-за того, что многие реальные приложения включают ограниченные маркированные данные, что затрудняет обучение точным моделям. Более того, отсутствие маркированных данных в целевой области может привести к плохой эффективности обобщения, подчеркивая важность разработки личных парадигм для восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человека.

Adaptation du domaine sans surveillance : Réalisations récentes et perspectives pour l'avenir Introduction Dans le paysage technologique en évolution rapide d'aujourd'hui, il est important de comprendre le processus d'évolution de la technologie et son impact sur l'humanité. Alors que nous continuons de progresser dans le domaine de l'apprentissage automatique, l'un des aspects critiques qui a attiré beaucoup d'attention ces dernières années est l'adaptation du domaine sans surveillance (UDA). L'UDA est un problème complexe lorsque les modèles sont formés sur le domaine source avec des données marquées et testés sur le domaine cible avec des données non marquées. Ce livre donne un aperçu complet des méthodes modernes de l'UDA et explore de nouvelles options qui peuvent faire avancer le domaine. Conditions préalables et catégorisation des méthodes d'adaptation de domaine L'adaptation de domaine se réfère aux méthodes d'apprentissage automatique qui permettent aux modèles formés sur les données du domaine source de bien fonctionner sur un domaine cible différent mais lié. domaine de l'adaptation des domaines peut être divisé en trois principaux paradigmes : contrôlé, semi-contrôlé et non contrôlé. Dans ce livre, nous nous concentrerons spécifiquement sur l'adaptation du domaine sans surveillance, qui a attiré de plus en plus l'attention ces dernières années en raison de ses avantages par rapport à d'autres paradigmes. Motivation pour adapter un domaine sans surveillance La nécessité d'adapter un domaine sans surveillance provient du fait que de nombreuses applications réelles incluent des données marquées limitées, ce qui rend difficile l'apprentissage de modèles précis. De plus, l'absence de données marquées dans le domaine cible peut conduire à une mauvaise efficacité de la généralisation, soulignant l'importance de développer des paradigmes personnels pour percevoir le processus technologique du développement des connaissances modernes comme la base de la survie humaine.

Adaptación de dominios desatendidos: Últimos avances y perspectivas de futuro Introducción En el panorama tecnológico en rápida evolución actual, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología y su impacto en la humanidad. A medida que seguimos avanzando en el campo del aprendizaje automático, uno de los aspectos críticos que ha atraído una atención significativa en los últimos es la adaptación del dominio desatendido (UDA). UDA es un problema complejo cuando los modelos se entrenan en un dominio de origen con datos etiquetados y se prueban en un dominio de destino con datos no marcados. Este libro ofrece una visión general completa de los métodos modernos de la UDA y explora nuevas opciones que pueden avanzar en el campo. Requisitos previos y categorización de los métodos de adaptación de dominios La adaptación de dominios se refiere a los métodos de aprendizaje automático que permiten que los modelos entrenados en datos del dominio de origen funcionen bien en otro dominio de destino pero vinculado. dominio de adaptación se puede dividir en tres paradigmas principales: controlado, semi-controlado y no controlado. En este libro nos centraremos específicamente en la adaptación del dominio desatendido, que en los últimos ha atraído cada vez más la atención por sus ventajas frente a otros paradigmas. Motivación para adaptar un dominio desatendido La necesidad de adaptar un dominio desatendido surge del hecho de que muchas aplicaciones reales incluyen datos etiquetados limitados, lo que dificulta el aprendizaje de modelos precisos. Además, la falta de datos etiquetados en el campo objetivo puede conducir a una mala generalización, destacando la importancia de desarrollar paradigmas personales para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base de la supervivencia humana.

Unbeaufsichtigte Domain-Anpassung: Neueste Fortschritte und Zukunftsperspektiven Einleitung In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es wichtig, den Prozess der Technologieentwicklung und seine Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Während wir im Bereich des maschinellen rnens weiter voranschreiten, ist einer der kritischen Aspekte, der in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat, die unbeaufsichtigte Domänenanpassung (UDA). UDA ist ein komplexes Problem, bei dem Modelle auf der Quelldomäne mit markierten Daten trainiert und auf der Zieldomäne mit nicht markierten Daten getestet werden. Dieses Buch bietet einen umfassenden Überblick über aktuelle UDA-Methoden und untersucht neue Optionen, die das Feld voranbringen können. Hintergrund und Kategorisierung von Domain-Onboarding-Methoden Domain-Onboarding bezieht sich auf Methoden des maschinellen rnens, die es Modellen, die mit Daten aus der Quelldomäne trainiert werden, ermöglichen, auf einer anderen, aber verwandten Zieldomäne gut zu funktionieren. Der Bereich der Domänenanpassung kann in drei Hauptparadigmen unterteilt werden: kontrolliert, halbkontrolliert und unkontrolliert. In diesem Buch werden wir uns speziell auf die Anpassung der unbeaufsichtigten Domäne konzentrieren, die in den letzten Jahren aufgrund ihrer Vorteile gegenüber anderen Paradigmen zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen hat. Motivation für unbeaufsichtigte Domain-Anpassung Die Notwendigkeit für unbeaufsichtigte Domain-Anpassung ergibt sich aus der Tatsache, dass viele reale Anwendungen begrenzte markierte Daten enthalten, was es schwierig macht, genaue Modelle zu lernen. Darüber hinaus kann das Fehlen von markierten Daten im Zielbereich zu einer schlechten Verallgemeinerungseffizienz führen, was die Bedeutung der Entwicklung persönlicher Paradigmen für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das menschliche Überleben unterstreicht.

''

Katılımsız Alan Uyarlaması: Son Gelişmeler ve Gelecek Beklentileri Giriş Günümüzün hızla gelişen teknolojik ortamında, teknolojinin evrimini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak önemlidir. Makine öğrenimi alanında ilerlemeye devam ederken, son yıllarda oldukça dikkat çeken kritik bir husus, denetimsiz alan uyarlamasıdır (UDA). UDA, modeller etiketli verilerle kaynak etki alanında eğitildiğinde ve etiketlenmemiş verilerle hedef etki alanında test edildiğinde karmaşık bir sorundur. Bu kitap, mevcut UDA yöntemlerine kapsamlı bir genel bakış sunar ve alanı ilerletebilecek yeni seçenekleri araştırır. Etki alanı uyarlama yöntemlerinin önkoşulları ve kategorizasyonu Etki alanı uyarlaması, bir kaynak etki alanındaki veriler üzerinde eğitilmiş modellerin farklı ancak ilgili bir hedef etki alanında iyi performans göstermesini sağlayan makine öğrenme yöntemlerini ifade eder. Etki alanı uyarlama alanı üç ana paradigmaya ayrılabilir: kontrollü, yarı kontrollü ve kontrolsüz. Bu kitapta, özellikle son yıllarda diğer paradigmalara göre avantajları nedeniyle artan ilgi gören denetimsiz alan uyarlamasına odaklanacağız. Denetlenmeyen Alana Uyum Sağlama Motivasyonu Denetlenmeyen alana uyum sağlama ihtiyacı, birçok gerçek dünya uygulamasının sınırlı etiketli verileri içermesi ve doğru modelleri öğrenmeyi zorlaştırması gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, hedef alandaki etiketli verilerin eksikliği, zayıf genelleme verimliliğine yol açarak, modern bilginin insan hayatta kalmasının temeli olarak geliştirilmesinin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel paradigmaların geliştirilmesinin önemini vurgulamaktadır.

التكيف مع المجال غير المراقب: التقدم الأخير وآفاق المستقبل مقدمة في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم، من المهم فهم تطور التكنولوجيا وتأثيرها على البشرية. مع استمرارنا في التقدم في مجال التعلم الآلي، فإن أحد الجوانب الحاسمة التي جذبت اهتمامًا كبيرًا في السنوات الأخيرة هو التكيف مع المجال غير الخاضع للإشراف (UDA). تعد UDA مشكلة معقدة عندما يتم تدريب النماذج على مجال المصدر باستخدام بيانات ملصقة واختبارها على المجال المستهدف ببيانات غير مسماة. يقدم هذا الكتاب نظرة عامة شاملة على طرق UDA الحالية ويستكشف خيارات جديدة يمكن أن تقدم المجال. المتطلبات المسبقة وتصنيف طرق تكيف المجال يشير التكيف إلى طرق التعلم الآلي التي تسمح للنماذج المدربة على البيانات من مجال المصدر بأداء جيد في مجال مستهدف مختلف ولكنه مرتبط به. يمكن تقسيم مجال التكيف إلى ثلاثة نماذج رئيسية: خاضعة للرقابة وشبه خاضعة للرقابة وغير خاضعة للرقابة. في هذا الكتاب، سنركز بشكل خاص على التكيف مع المجال غير الخاضع للإشراف، والذي حظي باهتمام متزايد في السنوات الأخيرة لمزاياه مقارنة بالنماذج الأخرى. الحافز للتكيف مع المجال غير الخاضع للإشراف تنشأ الحاجة إلى تكييف المجال غير الخاضع للإشراف من حقيقة أن العديد من تطبيقات العالم الحقيقي تتضمن بيانات محدودة مميزة، مما يجعل من الصعب تعلم نماذج دقيقة. وعلاوة على ذلك، فإن الافتقار إلى البيانات الموسومة في المجال المستهدف يمكن أن يؤدي إلى ضعف كفاءة التعميم، مع التأكيد على أهمية وضع نماذج شخصية لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان.