Чем отличаются генеративные модели от рассуждающих?

Возможно, имелись в виду генеративные и дискриминативные (распознающие) модели. www.unite.ai www.analyticsvidhya.com Некоторые отличия между ними:

• Цель работы. www.unite.ai www.analyticsvidhya.com Генеративные модели стремятся к тому, чтобы описать реальное распределение классов в наборе данных, и часто используются для предсказания следующего события в последовательности. www.unite.ai Дискриминативные модели моделируют границу принятия решения для классов набора данных и используются для классификации или регрессии. www.unite.ai
• Способность генерировать новые данные. www.analyticsvidhya.com Генеративные модели способны создавать что-то новое, например изображения, тексты, музыку или код. just-ai.com blog.skillfactory.ru Дискриминативные модели не могут генерировать новые данные. www.analyticsvidhya.com
• Вычислительные затраты. www.unite.ai Обучение генеративных моделей требует больше вычислительных ресурсов, чем обучение дискриминативных. www.unite.ai
• Работа с пропущенными данными. www.analyticsvidhya.com Генеративные модели могут работать с пропущенными данными, в то время как дискриминативные — нет. www.analyticsvidhya.com
• Устойчивость к выбросам. www.unite.ai Дискриминативные модели более устойчивы к выбросам, чем генеративные. www.unite.ai

Таким образом, генеративные модели больше подходят для творческих задач, а дискриминативные — для задач, требующих классификации или разделения данных. www.analyticsvidhya.com just-ai.com