Descripción: Los Modelos Generativos Empíricos son un enfoque en el campo de la estadística y el aprendizaje automático que se basa en datos empíricos en lugar de distribuciones teóricas predefinidas. Estos modelos buscan capturar la complejidad de los datos observados mediante la creación de representaciones que reflejan las características inherentes de los mismos. A diferencia de los modelos generativos tradicionales, que a menudo asumen una forma específica de distribución (como la normal), los modelos empíricos se centran en aprender directamente de los datos, permitiendo una mayor flexibilidad y adaptabilidad. Esta metodología es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o donde las suposiciones teóricas pueden no ser válidas. Los Modelos Generativos Empíricos pueden incluir técnicas como redes neuronales generativas, máquinas de Boltzmann y modelos de mezcla, las cuales permiten la generación de nuevos datos que son coherentes con el conjunto de datos original. Su capacidad para modelar la incertidumbre y la variabilidad en los datos los convierte en herramientas valiosas en diversas aplicaciones, desde la síntesis de imágenes hasta la generación de texto y la simulación de fenómenos complejos.
