Descripción: La generación de datos probabilística se refiere al proceso de generar puntos de datos basados en un modelo probabilístico. Este enfoque se fundamenta en la teoría de probabilidades y permite crear datos que simulan características de conjuntos de datos reales. A través de modelos generativos, se pueden capturar patrones y relaciones subyacentes en los datos existentes, lo que permite la creación de nuevos datos que mantienen propiedades estadísticas similares. Los modelos generativos son esenciales en el campo del aprendizaje automático, ya que no solo se limitan a clasificar o predecir, sino que también pueden aprender la distribución de los datos y generar nuevas instancias que podrían pertenecer a la misma distribución. Esto es particularmente útil en situaciones donde los datos son escasos o difíciles de obtener, ya que permite la creación de conjuntos de datos sintéticos que pueden ser utilizados para entrenar otros modelos. La generación de datos probabilística también se utiliza en la simulación de escenarios, donde se requiere modelar la incertidumbre y variabilidad inherente a los sistemas complejos. En resumen, este enfoque no solo amplía las capacidades de análisis de datos, sino que también abre nuevas posibilidades en la investigación y desarrollo de tecnologías basadas en datos.
