Descripción: El aprendizaje automático robusto se refiere a técnicas de aprendizaje automático que son resistentes al ruido y a los valores atípicos en los datos. Estas técnicas son fundamentales para garantizar que los modelos de inteligencia artificial puedan generalizar de manera efectiva, incluso cuando se enfrentan a datos que pueden no ser perfectos o que contienen errores. La robustez en el aprendizaje automático implica la capacidad de un modelo para mantener su rendimiento y precisión a pesar de las perturbaciones en los datos de entrada. Esto es especialmente relevante en aplicaciones del mundo real, donde los datos pueden ser ruidosos o contener anomalías. Las características principales del aprendizaje automático robusto incluyen la identificación y mitigación de valores atípicos, la adaptación a cambios en la distribución de los datos y la capacidad de aprender de manera efectiva a partir de conjuntos de datos limitados o imperfectos. En un entorno donde la calidad de los datos puede variar significativamente, el aprendizaje automático robusto se convierte en una herramienta esencial para desarrollar modelos que sean no solo precisos, sino también confiables y aplicables en diversas situaciones.
