Descripción: Un modelo generativo no lineal es un enfoque estadístico que permite capturar relaciones complejas y no triviales en los datos mediante transformaciones no lineales. A diferencia de los modelos lineales, que asumen que la relación entre las variables es directa y proporcional, los modelos generativos no lineales pueden modelar interacciones más sofisticadas y matizadas. Esto se logra a través de técnicas como redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y modelos de mezcla, que permiten a los algoritmos aprender patrones intrincados en conjuntos de datos. Estos modelos son especialmente útiles en contextos donde los datos presentan variaciones significativas y no se ajustan bien a las suposiciones de linealidad. La capacidad de los modelos generativos no lineales para adaptarse a la complejidad de los datos los convierte en herramientas valiosas en diversas disciplinas, donde las relaciones entre variables pueden ser altamente interdependientes y no lineales.
