Descripción: La desviación del modelo es un fenómeno que ocurre cuando el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se degrada con el tiempo debido a cambios en la distribución de los datos subyacentes. Este fenómeno puede ser causado por diversas razones, como cambios en el comportamiento de los usuarios, variaciones estacionales, o la introducción de nuevos productos en el mercado. La desviación del modelo es especialmente relevante en aplicaciones donde los datos son dinámicos y están en constante evolución, como en el análisis de tendencias de consumo o en sistemas de recomendación. A medida que el modelo se entrena con datos históricos, puede volverse menos efectivo si no se ajusta a las nuevas condiciones. Esto puede llevar a decisiones erróneas y a una disminución en la precisión de las predicciones. Para mitigar la desviación del modelo, es crucial implementar estrategias de monitoreo y actualización continua, asegurando que el modelo se mantenga alineado con la realidad cambiante de los datos. La identificación temprana de la desviación del modelo permite a los desarrolladores realizar ajustes necesarios, como reentrenar el modelo con datos más recientes o ajustar los parámetros para mejorar su rendimiento.
