- Techniken im maschinellen Lernen, die darauf abzielen, ein Modell, das auf Daten aus einer Quelldomäne trainiert wurde, so anzupassen, dass es auch auf Daten aus einer Zieldomäne gut funktioniert, obwohl sich die Datenverteilungen zwischen den Domänen unterscheiden.