강건 온라인 학습 (Robust Online Learning)

강건 온라인 학습은 모델이 각 관측치 후에 순차적으로 업데이트되는 온라인 학습 프레임워크를 확장한 것으로, 손상된 레이블, 적대적 예제, 중미(heavy-tailed) 노이즈 및 개념 드리프트(concept drift)에 대한 방어 메커니즘을 통합합니다. 그 결과, 데이터 스트림에 이상치(outlier)나 의도적인 섭동(perturbation)이 포함된 경우에도 제한된 후회(regret)를 유지하는 순차 학습기가 됩니다.