Некоторые ключевые различия между генеративным и дискриминативным ИИ:

• Цели и задачи. 12 Генеративный ИИ фокусируется на изучении базовых шаблонов данных для создания новых данных, похожих на исходные. 1 Дискриминативный ИИ, в свою очередь, предназначен для различения различных категорий или меток. 1
• Количество необходимых данных. 1 Генеративный ИИ изучает всю структуру данных, включая как входные, так и выходные данные, для чего требуется больше данных. 1 Дискриминационный ИИ изучает только различия между категориями, поэтому ему требуется меньше данных. 1
• Алгоритмы обучения. 3 Генеративные модели обучаются без прямого указания правильного результата, что отличает их от дискриминативных моделей, предсказывающих метки для входных данных. 3
• Точность. 4 Как правило, дискриминативный классификатор более точен, поскольку пытается непосредственно решить задачу классификации, а не более общую задачу (в качестве промежуточного шага), как это делают генеративные. 4
• Области применения. 1 Генеративный ИИ может выполнять как генерацию данных (например, создавать изображения), так и классификацию, в то время как дискриминационный ИИ ограничен задачами классификации и прогнозирования. 1