Investigadores del MIT identifican fallos críticos de modelos de aprendizaje automático en escenarios fuera de distribución
Investigadores del MIT demuestran que los modelos de aprendizaje automático con mejor rendimiento pueden convertirse en los de peor rendimiento cuando se aplican a nuevos entornos de datos, revelando riesgos ocultos por correlaciones espurias en la IA médica y otras aplicaciones críticas.