Descripción: Un modelo generativo no paramétrico es un enfoque en el campo del aprendizaje automático y la estadística que no asume un número fijo de parámetros para describir la distribución de los datos. A diferencia de los modelos paramétricos, que requieren que se especifique un conjunto de parámetros antes de realizar el modelado, los modelos generativos no paramétricos permiten que la complejidad del modelo crezca con la cantidad de datos disponibles. Esto significa que pueden adaptarse mejor a la estructura subyacente de los datos, lo que les otorga una mayor flexibilidad y capacidad para capturar patrones complejos. Estos modelos son particularmente útiles en situaciones donde la cantidad de datos es grande y la forma de la distribución no es conocida de antemano. Ejemplos de modelos generativos no paramétricos incluyen el proceso de Dirichlet y los modelos de mezcla de Gaussianas, que permiten una representación más rica de los datos al permitir que el número de componentes del modelo se ajuste automáticamente en función de la información disponible. Esta característica los hace ideales para tareas como la clasificación, la agrupación y la generación de datos sintéticos, donde la adaptabilidad y la precisión son cruciales.
