In der Informatik und insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenverarbeitung beziehen sich die Begriffe "Zieldomäne" und "Quelldomäne" auf verschiedene Datensätze oder Anwendungsbereiche, die in einem Transfer-Learning-Szenario verwendet werden. 1. **Quelldomäne (Source Domain)**: Dies ist der Bereich oder Datensatz, aus dem das Modell ursprünglich trainiert wird. Die Quelldomäne enthält die Daten und die zugehörigen Labels, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren. Diese Daten sind in der Regel gut annotiert und umfangreich. 2. **Zieldomäne (Target Domain)**: Dies ist der Bereich oder Datensatz, auf den das trainierte Modell angewendet werden soll. Die Zieldomäne kann sich in Bezug auf die Datenverteilung, Merkmale oder Labels von der Quelldomäne unterscheiden. Oftmals sind die Daten in der Zieldomäne weniger umfangreich oder weniger gut annotiert. Der Hauptzweck des Transfer-Learnings besteht darin, das Wissen, das das Modell in der Quelldomäne erworben hat, auf die Zieldomäne zu übertragen, um die Leistung des Modells in der Zieldomäne zu verbessern, insbesondere wenn dort nur begrenzte Daten verfügbar sind.