Descripción: Un modelo generativo de aprendizaje no supervisado es un tipo de algoritmo que tiene la capacidad de aprender patrones y estructuras subyacentes en un conjunto de datos sin necesidad de etiquetas o supervisión externa. A diferencia de los modelos discriminativos, que se centran en aprender la frontera entre diferentes clases, los modelos generativos buscan entender cómo se generan los datos. Esto les permite crear nuevas muestras que son coherentes con el conjunto de datos original. Estos modelos son especialmente útiles en situaciones donde la obtención de datos etiquetados es costosa o impracticable. Utilizan técnicas como la estimación de densidad, redes neuronales y algoritmos de optimización para capturar la complejidad de los datos. Su capacidad para modelar la distribución de los datos les permite realizar tareas como la generación de imágenes, la síntesis de texto y la creación de música, entre otros. En resumen, los modelos generativos de aprendizaje no supervisado son herramientas poderosas que permiten a las máquinas aprender de manera autónoma y creativa a partir de datos no estructurados.
