Die Verwendung von Integral Probability Metrics (IPM) in anderen Machine Learning-Bereichen könnte dazu beitragen, die Modellgeneralisierung und die Bewertung von Modellen zu verbessern. IPM kann verwendet werden, um die Ähnlichkeit zwischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu quantifizieren, was in verschiedenen Anwendungen nützlich ist. Zum Beispiel könnte IPM in der Anomalieerkennung eingesetzt werden, um die Abweichung von normalen Verteilungen zu messen und potenzielle Ausreißer zu identifizieren. In der Bildverarbeitung könnte IPM dazu beitragen, die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Bildern zu bewerten und Clusterbildungsaufgaben zu unterstützen. Darüber hinaus könnte IPM in der Modellbewertung verwendet werden, um die Leistung von Modellen in verschiedenen Szenarien zu vergleichen und zu quantifizieren. Insgesamt bietet IPM eine vielseitige und leistungsstarke Methode zur Bewertung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen in verschiedenen Machine Learning-Anwendungen.