Local Sampling (Muestreo Local)

En inteligencia artificial y aprendizaje automático, se refiere a la metodología que selecciona de manera estratégica un conjunto de datos o ejemplos dentro de una región específica del conjunto de entrada, en lugar de analizar todo el espacio de datos global.

Su objetivo principal es enfocarse en áreas de interés local para resolver problemas o realizar predicciones más precisas en esas zonas delimitadas.

Este enfoque es útil en casos donde el comportamiento o los patrones varían dependiendo del contexto o región específica.

Se utiliza comúnmente para reducir la complejidad computacional, optimizar modelos para entornos específicos y mejorar la eficiencia en tareas de gran volumen de datos.