Neues Verfahren verbessert Domain‑Anpassung bei Zeitreihen mit Unsicherheitsmodell
In der Welt der Zeitreihenanalyse stellen sich Daten häufig einer unerwarteten Verschiebung der Verteilung zwischen Trainings- und Testphase gegenüber. Unsupervised Domain Adaptation (UDA) versucht, Modelle so zu trainieren, dass sie auch ohne gelabelte Testdaten zuverlässig funktionieren. Ein neues Verfahren aus dem jüngsten arXiv‑Papertitel „Uncertainty Awareness on Unsupervised Domain Adaptation for Time Series Data“ kombiniert zwei innovative Ideen, um dieses Problem anzugehen.
