التكيف المجالي (Domain Adaptation) في نقل التعلم هو أسلوب يُستخدم عندما تكون بيانات التدريب (المجال المصدر Source Domain) وبيانات الاختبار أو التطبيق (المجال الهدف Target Domain) مختلفة في التوزيع أو الخصائص، لكن المهمة المطلوبة واحدة أو متشابهة. الفكرة أن النموذج الذي تعلّم من بيانات المصدر قد لا يعمل جيدًا مباشرة على بيانات الهدف بسبب اختلاف التوزيعات (مثلاً: صور ملتقطة بكاميرا عالية الدقة مقابل صور بكاميرا هاتف). هنا يأتي دورDomain Adaptation لتقليل هذا الفرق من خلال تقنيات مثل: محاذاة الميزات (Feature Alignment)، أو تقليل المسافة بين التوزيعات باستخدام طرق إحصائية أو شبكات الخصومة (Adversarial Networks). الهدف هو أن يتعلم النموذج تمثيلات مشتركة تسمح له بالأداء الجيد في المجال الجديد رغم اختلاف البيانات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق