Definition
Eine Klasse von Techniken, die ein auf einer Quelldatenverteilung trainiertes Modell modifizieren oder feinabstimmen, damit es auf einer anderen Zielverteilung gut funktioniert, typischerweise mit wenig oder keinen gelabelten Zielbeispielen.