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Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Couvre les modèles probabilistes d'extraction, les mesures d'évaluation, la probabilité de la requête, la rétroaction sur la pertinence de l'utilisateur et l'expansion de la requête.
Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Introduit les bases de la recherche de l'information, en mettant l'accent sur la fréquence et la précision des documents dans l'évaluation de la qualité de la recherche.
