В чем преимущества использования устойчивых методов в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования устойчивых методов в машинном обучении:

• Повышение точности и стабильности. sky.pro Устойчивые методы обеспечивают более надёжные предсказания, так как усредняют незначительные колебания во входных данных. sky.pro
• Устойчивость к переобучению. sky.pro Одна из главных проблем в машинном обучении — переобучение, когда модель слишком сильно подстраивается под обучающие данные и плохо работает на новых примерах. sky.pro Устойчивые методы защищают от этого явления. sky.pro
• Защита от атак на системы машинного обучения. cyberleninka.ru Помимо естественных причин (несбалансированные выборки, ошибки измерений и т. п.), данные могут модифицироваться сознательно. cyberleninka.ru Устойчивые методы позволяют защитить системы от таких атак. cyberleninka.ru
• Оценка неопределённости. sky.pro Устойчивые методы предоставляют оценку неопределённости предсказаний, что критически важно для принятия решений в областях с высокими рисками (медицина, финансы, автономное вождение). sky.pro