**Descripción:** Un modelo generativo de datos no estructurados es un enfoque en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que se centra en la creación de datos a partir de fuentes que no tienen una organización predefinida. Estos modelos son capaces de aprender patrones y características de grandes volúmenes de datos no estructurados, como texto, imágenes, audio y video, para generar nuevas instancias que imitan la naturaleza de los datos originales. A diferencia de los modelos discriminativos, que se enfocan en clasificar o predecir etiquetas a partir de datos estructurados, los modelos generativos buscan entender la distribución subyacente de los datos y pueden ser utilizados para crear contenido nuevo, realizar simulaciones o mejorar la calidad de los datos existentes. Entre sus características principales se incluyen la capacidad de aprender de datos complejos, la flexibilidad en la generación de diferentes tipos de contenido y su aplicabilidad en diversas áreas, como la creación de arte digital, la generación de texto coherente y la síntesis de audio. Estos modelos son fundamentales en la evolución de la inteligencia artificial, ya que permiten no solo la comprensión de datos, sino también la creación de nuevos datos que pueden ser utilizados en múltiples contextos.
**Historia:** Los modelos generativos tienen sus raíces en la estadística y el aprendizaje automático, con desarrollos significativos desde la década de 1990. Uno de los hitos importantes fue la introducción de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014, que revolucionaron la forma en que se generan imágenes y otros tipos de datos. Desde entonces, la investigación en modelos generativos ha crecido exponencialmente, abarcando técnicas como los Modelos de Mezcla Gaussiana y los Modelos de Markov Ocultos.
**Usos:** Los modelos generativos se utilizan en diversas aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes y videos, la creación de texto automatizado, la síntesis de música, y la mejora de datos en tareas de aprendizaje automático. También son útiles en la simulación de escenarios complejos y en la creación de modelos predictivos que requieren datos sintéticos.
**Ejemplos:** Ejemplos de modelos generativos incluyen las Redes Generativas Antagónicas (GANs) que generan imágenes realistas, los modelos de lenguaje como GPT-3 que producen texto coherente, y los sistemas de síntesis de voz que crean audio a partir de texto escrito.
