विज्ञान, इंजीनियरिंग और वित्त में कम-संभावना वाले, उच्च-प्रभाव वाली घटनाओं की संभावना का अनुमान लगाना चुनौतीपूर्ण है क्योंकि ब्रूट-फोर्स मोंटे कार्लो सैंपलिंग को मॉडल पुनरावृत्तियों का अत्यधिक आयतन आवश्यक होता है।
लेख में दुर्लभ परिणामों का अनुमान लगाने के लिए यादृच्छिक रूप से खींची गई इनपुट के साथ बार-बार मॉडल चलाने की असंयतता को दूर करने के लिए मार्गदर्शित जनरेटिव मॉडल का उपयोग करके एक विधि पेश की गई है।