Descripción: El aprendizaje de distribuciones es un enfoque dentro de los modelos generativos que se centra en la comprensión y modelado de la distribución subyacente de un conjunto de datos. Este proceso implica la identificación de patrones y características en los datos existentes para poder generar nuevas muestras que sean coherentes con la distribución original. A través de técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático, se busca capturar la esencia de los datos, lo que permite no solo la generación de nuevas instancias, sino también la realización de tareas como la interpolación y extrapolación de datos. Los modelos generativos, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) y los Modelos de Mezcla Gaussiana (GMM), son ejemplos de herramientas que se utilizan para este propósito. La capacidad de aprender distribuciones es fundamental en diversas aplicaciones, desde la síntesis de imágenes y música hasta la generación de texto y la simulación de datos en entornos donde la recopilación de datos es costosa o impracticable. En resumen, el aprendizaje de distribuciones permite a los sistemas de inteligencia artificial no solo entender el mundo a través de los datos, sino también crear nuevas realidades basadas en ese entendimiento.
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