Protichodný príklad

Protichodný príklad je špecifický typ vstupu do modelu strojového učenia, ktorý je zámerne pozmenený s cieľom vyvolať nesprávnu predikciu modelu. Tieto vstupy sa vytvárajú aplikovaním malých perturbácií na existujúce pracovné príklady, pričom tieto perturbácie sú často pre ľudí nepostrehnuteľné, ale výrazne ovplyvňujú výsledky modelu. Hlavným účelom protichodných príkladov je testovať robustnosť a spoľahlivosť modelov strojového učenia, keďže aj malé zmeny v dátach môžu viesť k významným chybám v predikcii.

Protichodné príklady sú dôležitým nástrojom v oblasti bezpečnosti a validácie modelov strojového učenia. Používajú sa na identifikáciu slabín v modeloch a pomáhajú vývojárom navrhovať odolnejšie systémy, ktoré sú menej náchylné na takéto zámery. Ich štúdium a analýza prispievajú k vývoju algoritmov, ktoré sú schopné lepšie odolať nepriaznivým vplyvom a zachovať si presnosť aj v prípade nečakaných vstupov. Tým sa zabezpečuje, že modely sú nielen presné, ale aj bezpečné a spoľahlivé v reálnych aplikáciách.