Descripción: Los Modelos Generativos Basados en Expectativas son un tipo de modelos estadísticos que generan datos a partir de resultados esperados de una distribución dada. Estos modelos se centran en la capacidad de predecir y simular datos que reflejan patrones y características inherentes a un conjunto de datos existente. A través de algoritmos complejos, estos modelos pueden aprender de los datos de entrenamiento y, posteriormente, generar nuevas instancias que mantienen la coherencia con las expectativas establecidas. Su relevancia radica en su capacidad para abordar problemas de inferencia y predicción en diversas áreas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la estadística. Estos modelos son particularmente útiles en situaciones donde se requiere una comprensión profunda de la estructura subyacente de los datos, permitiendo la creación de simulaciones realistas y la generación de contenido nuevo. Además, su flexibilidad y adaptabilidad los hacen aplicables en múltiples dominios, desde la generación de imágenes y texto hasta la modelización de fenómenos complejos en diversas disciplinas científicas.
