Descripción: El muestreo de diversidad es una técnica de muestreo que tiene como objetivo seleccionar un subconjunto diverso de puntos de datos. Esta metodología es especialmente relevante en el contexto del aprendizaje automático y los modelos generativos, donde la representación de la variabilidad en los datos es crucial para la efectividad de los algoritmos. A través del muestreo de diversidad, se busca evitar la redundancia en los datos seleccionados, asegurando que cada punto muestre características únicas y complementarias. Esto es fundamental para mejorar la generalización de los modelos, ya que un conjunto de datos diverso puede ayudar a capturar patrones más amplios y complejos. Además, el muestreo de diversidad puede ser utilizado para optimizar la exploración en espacios de alta dimensión, donde la selección aleatoria de muestras podría llevar a una representación sesgada. En resumen, esta técnica no solo mejora la calidad de los datos utilizados en el entrenamiento de modelos, sino que también potencia la capacidad de estos modelos para aprender de manera más efectiva y robusta.
