Descripción: Los Modelos Generativos Exploratorios son un tipo de modelos estadísticos que se centran en la exploración de distribuciones de datos para generar nuevas instancias que reflejan las características de los datos originales. Estos modelos son fundamentales en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que permiten a los sistemas aprender patrones y estructuras subyacentes en los datos sin necesidad de supervisión explícita. A diferencia de los modelos discriminativos, que se enfocan en la clasificación y predicción, los modelos generativos buscan entender cómo se generan los datos, lo que les permite crear nuevas muestras que son coherentes con el conjunto de datos de entrenamiento. Esta capacidad de generación es especialmente valiosa en aplicaciones donde la creación de datos sintéticos es necesaria, como en la generación de imágenes, texto o música. Los Modelos Generativos Exploratorios pueden ser implementados a través de diversas técnicas, incluyendo redes neuronales generativas, modelos de mezcla y algoritmos de optimización, lo que les confiere una gran flexibilidad y adaptabilidad a diferentes tipos de datos y dominios. Su relevancia ha crecido en los últimos años, impulsada por avances en la computación y el acceso a grandes volúmenes de datos, lo que ha permitido su aplicación en múltiples áreas, como la medicina, el arte y el entretenimiento.
