ドメイン適応の本は、理論を学ぶものと応用例を扱うもののどちらがよいか迷いますよね。
理論や手法、視覚認識への応用など、関心のあるテーマから候補を絞れます。
今回は、ドメイン適応の基礎から視覚応用までを扱う4冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | ドメイン適応の主な対象 | 参考価格 |
|---|---|---|
 転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 理論とデータに基づく手法 | 3,740円（2026-11-03時点） |
| Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives | 教師なしドメイン適応の手法 | — |
| Domain Adaptation for Visual Understanding | 視覚理解への応用 | — |
| Domain Adaptation in Computer Vision Applications | 視覚応用（物体検出・画像セグメンテーション・動画） | — |
転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
ドメイン適応を理論からデータに基づく方法まで学びたい人には、『転移学習』がおすすめです。ドメイン適応の理論と基礎に続き、データに基づく手法の展開や事前学習済みモデルも扱っています。転移学習の基本概念に加えて、マルチタスク学習やメタ学習、継続学習も学べます。
Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives
教師なしドメイン適応の手法を学びたい人には、『Unsupervised Domain Adaptation: Recent Advances and Future Perspectives』がおすすめです。本書が扱う設定では、モデルをラベル付きデータのあるソース領域で訓練し、ラベルなしデータのあるターゲット領域でテストします。基準最適化や2分類器の敵対的学習に基づく手法のほか、ソースフリーUDAや能動学習も取り上げています。主な応用分野はコンピュータビジョンです。
Domain Adaptation for Visual Understanding
物体認識や顔認識など、視覚理解へのドメイン適応を学びたい人には、『Domain Adaptation for Visual Understanding』がおすすめです。動作・イベント認識への応用も扱い、深層メトリック学習や画像間変換の教師なし手法、ソースデータとターゲットデータの差を推定する方法を紹介しています。
Domain Adaptation in Computer Vision Applications
画像を中心としたドメイン適応を幅広い手法や応用例から学びたい人には、『Domain Adaptation in Computer Vision Applications』がおすすめです。同質・異質データ向けの浅層手法と深層アーキテクチャを取り上げ、物体検出や画像セグメンテーション、動画への応用も扱っています。
学びたいテーマから選ぶ
- 転移学習の基本から、ドメイン適応の理論やデータに基づく手法を学びたい人
- 教師なしドメイン適応の手法を学びたい人
- コンピュータビジョンや視覚理解へのドメイン適応を学びたい人
Amazon の PC をスコア化してみた
Amazonにある8〜14インチの小型WindowsタブレットやノートPCを、スペック別にスコア化して比較・ランキング。
