В чем основные различия между GAN и традиционными алгоритмами машинного обучения?

Основные различия между GAN и традиционными алгоритмами машинного обучения:

1. Цель обучения:

• Традиционные алгоритмы машинного обучения используют обучение с учителем, для чего признаки данных, на которые алгоритм должен ориентироваться, задаёт человек. practicum.yandex.ru Например, чтобы алгоритм классифицировал изображения по двум категориям фруктов, человек вручную выбирает признаки из набора данных. practicum.yandex.ru
• GAN считаются моделями обучения без учителя, они способны учиться на немаркированных данных. www.geeksforgeeks.org Генератор создаёт новые данные, например изображения или текст, а дискриминатор сравнивает эти данные с реальными. practicum.yandex.ru www.geeksforgeeks.org

1. Обработка входных данных:

• GAN обычно используют вектор шума для генерации новых данных, а дискриминатор оценивает полные образцы данных. vc.ru Вход в GAN часто не структурирован, и результат работы генератора превращается в новый объект (например, изображение). vc.ru
• Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют структурированных или помеченных данных. practicum.yandex.ru Например, для обучения модели распознавания изображений рукописных цифр используется маркированный набор данных, содержащий фотографии рукописных цифр, которым соотнесены сами цифры. proglib.io

Таким образом, GAN подходят для задач, где нужно создавать или модифицировать данные, а традиционные алгоритмы машинного обучения — для задач обучения с учителем, где признаки данных задаёт человек.