0
يتضمن الاختبار المعادي تعريض نماذج التعلم الآلي عمدًا لمدخلات خادعة أو مضطربة أو مصممة بعناية لتقييم مدى قوتها وتحديد نقاط الضعف. والهدف هو محاكاة الهجمات المحتملة أو الحالات الهامشية التي قد يفشل فيها النموذج، مثل التلاعبات الدقيقة في الصور أو النصوص أو البيانات التي تتسبب في تصنيف النموذج بشكل خاطئ أو إنتاج مخرجات غير صحيحة.
يساعد هذا النوع من الاختبار على تحسين مرونة النموذج، وخاصة في التطبيقات الحساسة مثل الأمن السيبراني والأنظمة المستقلة والتمويل.