Descripción: La robustez en aprendizaje automático se refiere a la capacidad de un modelo para mantener un rendimiento aceptable bajo diversas condiciones e incertidumbres. Esto implica que el modelo no solo debe ser preciso en situaciones ideales, sino que también debe ser capaz de manejar variaciones en los datos de entrada, ruido y cambios en el entorno. La robustez es crucial para aplicaciones del mundo real, donde los datos pueden ser ruidosos o incompletos, y donde las condiciones pueden cambiar con el tiempo. Un modelo robusto es menos susceptible a sobreajustarse a los datos de entrenamiento y, por lo tanto, puede generalizar mejor a nuevos datos. Las características principales de la robustez incluyen la estabilidad del rendimiento, la resistencia a ataques adversariales y la capacidad de adaptación a nuevas situaciones. En el contexto de modelos generativos, la robustez se traduce en la habilidad de generar datos que sean coherentes y realistas, incluso cuando se enfrentan a variaciones en los parámetros de entrada o en la distribución de los datos. Esto es especialmente importante en aplicaciones tecnológicas donde la calidad y la diversidad de los resultados son esenciales para su utilidad y aceptación.
