Domänspecifikhet

Domänspecifikhet är egenskapen hos ett system, en metod eller ett verktyg att vara anpassat för en specifik problem- eller användningsdomän. En domänspecifik lösning omfattar domänsprofessionell kunskap, vokabulär, antaganden och begränsningar som gör att problem i den aktuella domänen kan lösas mer effektivt än av en generell lösning. I kontrast är domänöverskridande eller domänsgenerella metoder utformade för att fungera över flera domäner men ofta med längre inlärningskurvor eller lägre optimeringspotential i varje enskild domän.

Inom datavetenskap och mjukvaruutveckling används begreppet i särskild mening när man talar om domänspecifika språk (DSL) som är anpassade för ett särskilt ändamål, till exempel SQL för databashantering eller MATLAB för numerisk beräkning. På artificiell intelligens och maskininlärning innebär domänspecifikhet ofta att modellen tränas och anpassas på data från en viss industri eller applikationsområde, vilket förbättrar noggrannhet och effektivitet men kan begränsa generaliserbarheten till andra domäner.

Inom kognitionsvetenskap och neurobiologi diskuteras liknande frågeställningar i form av domänspecifika moduler kontra mer allmänna kognitiva mekanismer. Fördelarna med domänspecifikhet är ofta högre prestanda, snabbare lärande och bättre tolkbarhet i sin kontext; nackdelar inkluderar risk för överanpassning, högare underhålls- och uppdateringskostnader samt sämre kunskapsöverförbarhet när domänen förändras.

När man ska välja en domänspecifik eller en domänsgenerell strategi bör behovet av precision och hastighet vägas mot krav på flexibilitet, skalbarhet och framtida anpassningar.