Spesifikasiegedrewe masjienleer (SDML) is 'n opkomende benadering wat 'n deurslaggewende rol speel om te verseker dat neurale netwerke aan noodsaaklike veiligheids- en robuustheidsvereistes voldoen. Hierdie metodologie is veral belangrik in domeine waar die gevolge van stelselfoute katastrofies kan wees, soos outonome bestuur, gesondheidsorg en lugvaart. Deur formele spesifikasies in die masjienleer te integreer