我想了解一下transfer learning的基本概念。请以markdown格式给出回答，并包括"领域适应"和"特征提取"两个概念的解释。
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# Transfer Learning 基本概念

Transfer Learning（迁移学习）是一种机器学习方法，它着重于利用从一个任务中学到的知识来改善另一个相关任务的学习效果。迁移学习的核心在于如何在源任务与目标任务间传递有用的信息，以提升模型在目标任务上的性能。这种方法在许多领域都有广泛应用，尤其是在数据量稀缺的任务中。

## 领域适应

领域适应是迁移学习的一个重要分支，它的主要目标是在源域（数据丰富、有标注的领域）上训练模型，并使其能够有效适应到目标域（可能数据量少、无标注或标注成本高的领域）。这种适应过程中，模型需要学习到一种能跨越不同领域的知识表示，以便在新的领域中仍能保持良好的泛化能力。领域适应的研究问题通常包括但不限于领域差异检测、领域不变特征学习等。

## 特征提取

在迁移学习的上下文中，特征提取指的是从源任务中学习到的数据表示或特征，可以被有效用于目标任务，以减少目标任务所需的标注数据量或提高其学习效率。这种方法假设源任务和目标任务之间存在一定程度上的相似性或相关性，使得通过在源任务上学习到的表示能够捕捉到对于目标任务有用的模式。特征提取可以是浅层的（如传统机器学习中的手工特征选择）或深层次的（如深度神经网络的前几层）。

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总之，迁移学习通过利用已完成任务的知识促进新任务的解决，特别是在数据有限且标注成本高的任务中展现出巨大潜力。领域适应和特征提取作为其中的关键概念，对于实现有效迁移起着至关重要的作用。
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