Aprendizado de Máquina Confiável sob a Ótica da Otimização Combinatória: Levantamento e Perspectivas de Pesquisa

arXiv:2607.07762v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: O aprendizado de máquina (ML) moderno depende cada vez mais de modelos complexos cujo comportamento é difícil de caracterizar para além de métricas empíricas de desempenho. Em uma ampla gama de tarefas, incluindo predição, geração e tomada de decisão, modelos com desempenho empírico semelhante podem exibir propriedades marcadamente diferentes em termos de transparência, interpretabilidade, robustez, equidade, privacidade e certificabilidade. Este levantamento destaca como a otimi...