Descripción: El muestreo ponderado es un método de selección de muestras que asigna diferentes pesos a las observaciones, permitiendo que algunas tengan una mayor probabilidad de ser elegidas que otras. Este enfoque es especialmente útil en contextos donde los datos están desbalanceados o donde ciertas muestras son más representativas o relevantes para el problema en cuestión. En el ámbito del aprendizaje automático, el muestreo ponderado puede ayudar a mejorar la calidad del entrenamiento al priorizar ejemplos que son más difíciles de clasificar o que contienen información crítica. En el aprendizaje federado, este método permite que los modelos se entrenen de manera más efectiva al considerar la diversidad de datos en diferentes dispositivos, asegurando que las actualizaciones del modelo reflejen adecuadamente la importancia de cada conjunto de datos. En la optimización de hiperparámetros, el muestreo ponderado puede ser utilizado para explorar de manera más eficiente el espacio de búsqueda, enfocándose en combinaciones de parámetros que han demostrado ser más prometedoras en iteraciones anteriores. El muestreo ponderado se puede implementar fácilmente utilizando funciones específicas en diversas bibliotecas de aprendizaje automático, facilitando así su integración en modelos de aprendizaje profundo.
