Нас этому не учили

Out-of-distribution (OOD) - определить при использовании модели машинного обучения тот факт, что мы встретили данные, отличающиеся от тренировочного набора.

1. Фреймворк для оценки надежности моделей машинного обучения от Google. Предлагается одновременно провести стресс-тестирование производительности «готовой» модели (т. е. прогнозируемого распределения) в терминах неопределенности, надежного обобщения и адаптации к новым данным.

2. Интересный автор из списка MIT Technology Review’s 2023 Innovator of the Year, который занимается исследованиями по данной теме: Sharon Yixuan Li

P.S. см. также другие публикации по теме out-of-ditribution-detection: OOD

P.P.S. статья в журнале INJOIT: Namiot, Dmitry, and Eugene Ilyushin. "Data shift monitoring in machine learning models." International Journal of Open Information Technologies 10.12 (2022): 84-93.