Descripción: El muestreo anidado es un método estadístico utilizado para estimar la evidencia en modelos generativos, especialmente en contextos bayesianos. Este enfoque permite realizar inferencias sobre parámetros de modelos complejos mediante la creación de submuestras dentro de un conjunto de datos más grande. La idea central del muestreo anidado es que, en lugar de muestrear directamente de la población completa, se seleccionan muestras más pequeñas y manejables que pueden ser analizadas de manera más eficiente. Esto es particularmente útil en situaciones donde el costo computacional de evaluar la evidencia es alto. Al anidar el muestreo, se pueden realizar múltiples iteraciones de muestreo en diferentes niveles, lo que permite una exploración más exhaustiva del espacio de parámetros. Este método es especialmente relevante en el contexto de modelos generativos, donde se busca entender la distribución subyacente de los datos y cómo se generan. El muestreo anidado no solo mejora la eficiencia del proceso de muestreo, sino que también puede aumentar la precisión de las estimaciones al permitir un enfoque más focalizado en áreas de interés dentro del espacio de parámetros. En resumen, el muestreo anidado es una técnica poderosa que optimiza la estimación de la evidencia en modelos generativos, facilitando un análisis más profundo y eficiente de datos complejos.
Historia: El concepto de muestreo anidado fue introducido por primera vez por John Skilling en 2004 como una técnica para calcular la evidencia en modelos bayesianos. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en estadística y aprendizaje automático, especialmente en el contexto de modelos generativos complejos.
Usos: El muestreo anidado se utiliza principalmente en la inferencia bayesiana para estimar la evidencia de modelos complejos. Es especialmente útil en diversas áreas de la ciencia y la ingeniería, como astronomía, física de partículas y modelos de aprendizaje automático, donde se requiere evaluar distribuciones de probabilidad complicadas.
Ejemplos: Un ejemplo de muestreo anidado se encuentra en la cosmología, donde se utiliza para estimar la evidencia de diferentes modelos del universo a partir de datos observacionales. Otro ejemplo es en el aprendizaje automático, donde se aplica para optimizar modelos generativos como las redes generativas adversariales (GANs).
