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Aprendizagem Robusta Online

A Aprendizagem Robusta Online estende o quadro da aprendizagem online — onde um modelo se atualiza sequencialmente após cada observação — incorporando mecanismos de robustez que protegem contra rótulos corrompidos, exemplos adversariais, ruído de cauda pesada e deriva de conceito. O resultado é um aprendiz sequencial que mantém um arrependimento limitado mesmo quando o fluxo de dados contém valores atípicos ou perturbações deliberadas.

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Fontes

  1. Hazan, E. (2016). Introduction to Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Optimization, 2(3–4), 157–325. link
  2. Shalev-Shwartz, S. (2012). Online Learning and Online Convex Optimization. Foundations and Trends in Machine Learning, 4(2), 107–194. DOI: 10.1561/2200000018

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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Online Learning (Adversarially and Noise-Resilient Sequential Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/robust-online-learning

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ScholarGateRobust Online Learning (Robust Online Learning (Adversarially and Noise-Resilient Sequential Learning)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/machine-learning/robust-online-learning · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026