Approximation d'influence

L'approximation d'influence consiste à estimer l'impact des triplets dans les données d'entraînement sur le comportement des modèles d'apprentissage automatique. Cette tâche vise à identifier les points de données critiques en quantifiant la contribution de chaque échantillon d'entraînement aux résultats des prédictions du modèle, ce qui permet d'optimiser les performances du modèle et d'améliorer la qualité des données. Dans le cadre de la méthodologie, l'approximation d'influence fournit une base scientifique pour le débogage des modèles et le nettoyage des données, contribuant ainsi à renforcer la robustesse et la capacité de généralisation du modèle.