Descripción: El muestreo heterogéneo se refiere al proceso de seleccionar muestras de diferentes poblaciones o grupos, con el objetivo de obtener una representación más completa y variada de los datos. Este enfoque es fundamental en el ámbito del aprendizaje automático (AutoML), ya que permite a los modelos aprender de una diversidad de ejemplos, lo que puede mejorar su capacidad de generalización y rendimiento en situaciones del mundo real. A diferencia del muestreo homogéneo, que se centra en un solo grupo o población, el muestreo heterogéneo busca integrar múltiples perspectivas y características, lo que resulta en un conjunto de datos más robusto. Este tipo de muestreo es especialmente relevante en contextos donde los datos pueden ser desiguales o donde existen múltiples subgrupos que podrían influir en el resultado del modelo. Al incorporar variabilidad en las muestras, se minimizan sesgos y se favorece la creación de modelos más inclusivos y precisos. En resumen, el muestreo heterogéneo es una técnica clave en AutoML que permite la construcción de modelos más adaptativos y efectivos, reflejando la complejidad del mundo real.
