Некоторые основные отличия генеративных и дискриминативных моделей:
Цель. www.tutorialspoint.com t.me Генеративные модели стремятся охватить базовое распределение данных и создать новые данные, сопоставимые с исходными. www.tutorialspoint.com Дискриминативные модели направлены на понимание границ между различными типами данных и их классификацию по отдельным категориям. www.tutorialspoint.com
Требования к входным данным. www.tutorialspoint.com Для генеративных моделей нужен большой объём входных данных, чтобы изучить распределение вероятностей. www.tutorialspoint.com Для дискриминационных моделей необходимы помеченные входные данные, чтобы узнать, где заканчивается одна категория и начинается другая. www.tutorialspoint.com
Сложность построения. www.tutorialspoint.com Генеративные модели построить сложнее, чем дискриминационные, поскольку необходимо знать распределение вероятностей данных. www.tutorialspoint.com Дискриминационные модели создавать проще, поскольку им просто нужно понимать, где заканчивается одна категория и начинается другая. www.tutorialspoint.com
Устойчивость к выбросам. www.unite.ai Дискриминационные модели более устойчивы к выбросам, в отличие от генеративных моделей. www.unite.ai
Применение. www.unite.ai Генеративные модели полезны для задач машинного обучения без учителя. www.unite.ai Дискриминационные модели полезны для задач контролируемого машинного обучения. www.unite.ai
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.