Question populaire d'entretien : Différence entre les modèles génératifs et discriminatifs

Vous avez entendu parler d'IA générative. Et maintenant, qu'est-ce que diable que les modèles discriminatifs ?

En fonction de l'approche de modélisation des données, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être classés en deux catégories :

• Génératifs

• Discriminatifs

Nous avons préparé le schéma visuel suivant qui montre comment ils diffèrent.

Modèles discriminatifs :

• apprennent les frontières de décision qui séparent les différentes classes.

• maximisent la probabilité conditionnelle : P(Y|X) — Étant donné X, maximiser la probabilité de l'étiquette Y.

• sont spécifiquement conçus pour les tâches de classification.

Modèles génératifs :

• maximisent la probabilité conjointe : P(X, Y)

• apprennent la distribution conditionnelle de classe P(X|Y)

• ne sont généralement pas préférés pour résoudre les tâches de classification en aval.

Puisque les modèles génératifs apprennent la distribution sous-jacente, ils peuvent générer de nouveaux échantillons. Mais cela n'est pas possible avec les modèles discriminatifs.

De plus, les modèles génératifs possèdent des propriétés discriminatifs, c'est-à-dire qu'ils peuvent être utilisés pour les tâches de classification (si nécessaire). Mais les modèles discriminatifs ne possèdent pas de propriétés génératives.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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