Resiliencia de modelos

La resiliencia de modelos en el contexto de la inteligencia artificial y el machine learning se refiere a la capacidad de un modelo para mantener su desempeño frente a condiciones adversas o perturbaciones inesperadas.

Esto incluye el manejo eficaz de datos ruidosos, errores en las entradas, cambios en la distribución de los datos y ataques adversariales dirigidos a comprometer su funcionamiento.

Un modelo resiliente no solo logra preservar su precisión y eficacia, sino que también puede adaptarse a entornos cambiantes o adversos, garantizando resultados confiables en escenarios del mundo real.

El desarrollo de resiliencia en los modelos es un componente clave para garantizar la robustez en aplicaciones donde la seguridad, la estabilidad y la adaptabilidad son críticas.