Descripción: El desplazamiento de datos se refiere al cambio en la distribución de datos a lo largo del tiempo, lo que puede impactar significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Este fenómeno ocurre cuando los datos utilizados para entrenar un modelo ya no representan adecuadamente la realidad actual, lo que puede llevar a una disminución en la precisión y efectividad del modelo. El desplazamiento puede ser causado por diversos factores, como cambios en el comportamiento del usuario, variaciones estacionales o la introducción de nuevos productos y servicios. Es crucial para los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático monitorear y ajustar sus modelos para mitigar los efectos del desplazamiento de datos, asegurando que sigan siendo relevantes y precisos en su desempeño. La detección temprana de este desplazamiento permite realizar ajustes en los modelos, como el reentrenamiento con datos más recientes o la implementación de técnicas de adaptación que ayuden a mantener la robustez del modelo frente a cambios en la distribución de datos.
