Descripción: El término ‘fuera de distribución’ se refiere a datos que no están representados en el conjunto de datos de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático, lo que puede llevar a desafíos significativos en el rendimiento del modelo. Este fenómeno es crítico en el contexto de la generalización de modelos de aprendizaje automático, donde la capacidad de un modelo para generalizar a partir de datos de entrenamiento es esencial. Cuando un modelo se enfrenta a datos fuera de distribución, puede no ser capaz de realizar predicciones precisas o generar resultados coherentes, ya que su entrenamiento se basó en un conjunto de datos limitado y específico. Esto puede resultar en una disminución de la calidad de las salidas generadas, ya que el modelo no ha aprendido a manejar variaciones o características que no estaban presentes en los datos de entrenamiento. La identificación y manejo de datos fuera de distribución es un área activa de investigación, ya que afecta la robustez y la aplicabilidad de los modelos en situaciones del mundo real, donde los datos pueden variar significativamente de los ejemplos vistos durante el entrenamiento.
