task와 domain

task(과업)

• 정의: 머신 러닝에서 과업이란 모델이 해결하거나 달성하도록 설계된 특정 문제 또는 목표를 의미합니다. 이는 모델이 수행해야 하는 예측 또는 출력의 특성을 정의합니다.
• 예시: 이미지 분류, 음성 인식, 감정 분석은 머신 러닝에서 서로 다른 과업입니다.
• 초점: 과업은 모델이 수행하는 과업과 예측하는 내용에 초점을 맞춥니다.

domain(도메인)

• 정의: 머신 러닝에서 도메인이란 특정 데이터 소스 또는 모델이 작동하는 환경을 의미합니다. 도메인은 데이터의 특성, 분포 및 컨텍스트를 캡슐화합니다.
• 예시: 의료 이미지, 뉴스 기사, 소셜 미디어 게시물은 다양한 데이터 분포와 특성을 가진 서로 다른 도메인을 나타냅니다.
• 초점: 도메인은 특정 머신 러닝 문제에 사용되는 데이터의 컨텍스트 및 소스와 관련이 있습니다.

요약하자면, '과업'은 모델이 수행해야 하는 과업과 관련이 있는 반면, '도메인'은 해당 과업에 사용되는 데이터의 소스 및 컨텍스트와 관련이 있다는 점입니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 특정 애플리케이션과 데이터 세트에 맞게 머신 러닝 모델을 설계하고 조정하는 데 매우 중요합니다.