Überprüfung der Fähigkeit eines KI/ML-Modells, zuverlässige Leistung aufrechtzuerhalten, wenn es Daten ausgesetzt ist, die während des Trainings nicht gesehen wurden, einschließlich Out-of-Distribution-Eingaben, zeitlicher Drift und Edge-Case-Szenarien. Deckt Validierungstechniken für prädiktive Robustheit, statistisches Anomalienmanagement und kontrollierte Leistungsverschlechterung bei sich entwickelnden Datensätzen ab.