Descripción: El muestreo informado es una técnica de muestreo que utiliza conocimientos previos para guiar el proceso de generación, mejorando la eficiencia. Esta metodología se basa en la premisa de que, al incorporar información relevante y específica sobre el dominio de interés, se pueden seleccionar muestras que son más representativas y útiles para el análisis. En el contexto de modelos generativos, el muestreo informado permite a los algoritmos generar datos que son más coherentes con las características deseadas, lo que resulta en una mejor calidad de los resultados. Por otro lado, en la detección de anomalías, esta técnica ayuda a identificar patrones inusuales al enfocarse en áreas del espacio de datos que son más propensas a contener anomalías, lo que optimiza el proceso de detección y reduce el número de falsos positivos. En resumen, el muestreo informado no solo mejora la calidad de los datos generados, sino que también optimiza la eficiencia de los procesos analíticos al dirigir la atención hacia las áreas más relevantes del conjunto de datos.
