Pregunta popular en entrevistas: Diferencia entre modelos generativos y discriminativos

Has oído hablar de la Inteligencia Artificial Generativa. ¿Y qué demonios son los modelos discriminatorios?

Basándonos en el enfoque de modelado de datos, los modelos de ML se pueden clasificar en dos categorías:

Generativos
Discriminativos

Preparamos el siguiente visual que muestra cómo difieren.

Modelos discriminativos:

aprenden límites de decisión que separan diferentes clases.
maximizan la probabilidad condicional: P(Y|X) — Dado X, maximizan la probabilidad de la etiqueta Y.
están específicamente diseñados para tareas de clasificación.

Modelos generativos:

maximizan la probabilidad conjunta: P(X, Y)
aprenden la distribución condicional de clase P(X|Y)
normalmente no son preferidos para resolver tareas de clasificación posteriores.

Dado que los modelos generativos aprenden la distribución subyacente, pueden generar nuevas muestras. Pero esto no es posible con modelos discriminativos.

Además, los modelos generativos poseen propiedades discriminativas, es decir, pueden usarse para tareas de clasificación (si es necesario). Pero los modelos discriminativos no poseen propiedades generativas.

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