Descripción: El muestreo negativo es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que busca mejorar la eficiencia del proceso de aprendizaje mediante la selección de ejemplos negativos. En este contexto, los ejemplos negativos son aquellos que no pertenecen a la clase de interés y, por lo tanto, ayudan a los modelos a aprender a distinguir entre lo que es relevante y lo que no lo es. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos positivos son escasos o costosos de obtener, mientras que los datos negativos son abundantes y fáciles de recolectar. Al incorporar ejemplos negativos en el entrenamiento, los modelos pueden mejorar su capacidad de generalización y reducir el riesgo de sobreajuste, ya que aprenden a identificar características que diferencian las clases. El muestreo negativo se aplica en diversas áreas, incluyendo la detección de anomalías, donde es crucial identificar patrones inusuales en grandes volúmenes de datos, y en modelos generativos, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs), donde se busca generar datos que sean indistinguibles de los datos reales. En resumen, el muestreo negativo es una estrategia valiosa que optimiza el proceso de aprendizaje al proporcionar un contexto más amplio y diverso para el entrenamiento de modelos.
