Descripción: El muestreo adaptativo es un método de muestreo que ajusta la estrategia de muestreo según las características de los datos. Este enfoque permite una recolección de datos más eficiente y efectiva, ya que se centra en las áreas de mayor interés o complejidad dentro de un conjunto de datos. A diferencia de los métodos de muestreo tradicionales, que suelen aplicar una estrategia uniforme a lo largo de todo el espacio de datos, el muestreo adaptativo se adapta dinámicamente a medida que se recopilan más datos. Esto significa que, si se detectan patrones o características específicas en los datos, el proceso de muestreo puede cambiar para enfocarse en esas áreas, optimizando así la calidad y relevancia de la información recolectada. Este método es especialmente útil en contextos donde los datos son heterogéneos o donde se espera que ciertas áreas presenten más variabilidad o interés que otras. En el ámbito de la estadística y la ciencia de datos, el muestreo adaptativo puede mejorar la eficiencia del análisis al reducir el número de muestras necesarias para alcanzar un rendimiento deseado, lo que a su vez puede disminuir el tiempo de cómputo y los recursos requeridos.
