Descripción: El muestreo aleatorio es una técnica estadística utilizada para seleccionar un subconjunto de puntos de datos de manera aleatoria, garantizando que cada elemento de la población tenga una probabilidad igual de ser elegido. Esta metodología es fundamental en el ámbito de la estadística y el aprendizaje automático, donde se requiere una representación adecuada de los datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Al aplicar el muestreo aleatorio, se busca evitar sesgos en la selección de datos, lo que puede llevar a un rendimiento deficiente del modelo. Esta técnica permite que los modelos aprendan patrones generales en lugar de memorizar ejemplos específicos, lo que es crucial para la generalización del modelo en datos no vistos. Además, el muestreo aleatorio puede ayudar a reducir el tiempo de entrenamiento al disminuir la cantidad de datos que se procesan en cada iteración, facilitando así la optimización de los parámetros del modelo. En el contexto del aprendizaje automático, el muestreo aleatorio se utiliza comúnmente en la preparación de conjuntos de datos, donde se seleccionan muestras de manera aleatoria para crear lotes de entrenamiento, validación y prueba, asegurando que el modelo tenga una exposición equilibrada a diferentes clases y características de los datos.
