データ分布のシフトと不確実性を定量化し、機械学習アプリケーションのモデル堅牢性を向上させる

データ分布のシフトが機械学習モデルの一般化性と堅牢性に直接影響を及ぼすため、合成データを活用してデータ分布の違いに系統的に取り組むことで、モデルの適応と一般化に成功するための前提条件を特定し、関連する不確実性を定量化することが重要である。