Robustesse des modèles
La robustesse d'un modèle fait référence à la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique (ML) à maintenir des performances cohérentes et précises malgré les variations et incertitudes dans les données d'entrée. Les modèles robustes sont essentiels pour des applications d'IA fiables, garantissant la résilience face au bruit, aux valeurs aberrantes, aux changements de distribution et aux attaques adversariales.
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