Descripción: El ajuste de distribuciones es el proceso mediante el cual un modelo generativo se entrena para que sus salidas se alineen con la distribución de los datos de entrenamiento. Este proceso implica la calibración de parámetros del modelo para que reflejen adecuadamente las características estadísticas de los datos observados. En esencia, se busca que el modelo no solo reproduzca los datos, sino que también capture las relaciones subyacentes y patrones presentes en ellos. Este ajuste es crucial en el ámbito del aprendizaje automático, ya que un modelo bien ajustado puede generalizar mejor a nuevos datos, lo que significa que puede hacer predicciones más precisas y útiles. Las técnicas de ajuste de distribuciones pueden incluir métodos como la máxima verosimilitud, donde se optimizan los parámetros del modelo para maximizar la probabilidad de observar los datos dados, o el ajuste bayesiano, que incorpora información previa sobre los parámetros. La calidad del ajuste se evalúa a menudo mediante métricas que comparan la distribución generada por el modelo con la distribución real de los datos, como la divergencia de Kullback-Leibler o la distancia de Wasserstein. En resumen, el ajuste de distribuciones es un componente esencial en la construcción de modelos generativos efectivos, permitiendo que estos modelos sean herramientas poderosas en la inferencia y la simulación de datos.
