Descripción: El muestreo por lotes es un método de selección de un subconjunto de puntos de datos de un conjunto de datos más grande en lotes. Este enfoque es fundamental en el campo del aprendizaje automático, ya que permite manejar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente. En lugar de procesar todo el conjunto de datos de una vez, el muestreo por lotes divide los datos en grupos más pequeños, lo que facilita el entrenamiento de modelos complejos sin requerir una cantidad excesiva de memoria. Este método también ayuda a mejorar la convergencia de los algoritmos de optimización, ya que permite actualizar los parámetros del modelo más frecuentemente con cada lote de datos. En el contexto del aprendizaje federado, el muestreo por lotes permite a los dispositivos locales entrenar modelos utilizando solo una parte de sus datos, lo que reduce la necesidad de enviar grandes cantidades de información a un servidor central. En redes generativas antagónicas (GANs), el muestreo por lotes se utiliza para entrenar tanto al generador como al discriminador de manera más efectiva, permitiendo que ambos modelos aprendan de manera más equilibrada. En redes neuronales convolucionales (CNNs), este enfoque es crucial para el procesamiento de imágenes, ya que permite manejar conjuntos de datos de imágenes de gran tamaño de forma más eficiente y efectiva.
