тестирование моделей

Ошибка в валидации данных может привести к непредсказуемым результатам. Следите за тем, чтобы используемые алгоритмы соответствовали типу задачи и качеству данных.

Перед запуском модели обязательно стоит выполнить некоторые входные ритуалы, чтобы минимизировать вероятность ошибок. Первым шагом является тщательная

Атаки data poisoning представляют собой одну из серьезных угроз для систем машинного обучения. Для их профилактики необходимо внедрять алгоритмы защиты