领域适应（Domain Adaptation）是机器学习中解决模型在源领域（训练数据分布）与目标领域（实际应用数据分布）存在差异时的关键技术。其核心目标是通过迁移学习手段，使在源领域训练好的模型能够适应目标领域的特征分布，从而在目标数据上保持较高性能。常见的领域适应方法包括特征对齐、对抗训练以及基于实例或模型的权重调整等，这些技术能有效缓解因数据分布偏移导致的模型性能下降问题。
在AI产品开发实践中，领域适应技术具有广泛的应用价值。例如，当医疗影像诊断模型从三甲医院的设备迁移到基层医院时，由于成像设备、拍摄参数等差异，直接部署往往效果不佳。此时可采用领域适应方法，通过少量目标领域标注数据或无监督对齐技术，显著提升模型在新场景下的鲁棒性。在智能客服系统中，当业务从电商扩展到金融领域时，领域适应能帮助语言模型快速适应专业术语和对话风格的转变。