Дискримінаційні моделі малюють межі в просторі даних, тоді як генеративні моделі намагаються моделювати, як дані розміщуються в просторі. Генеративна модель пояснює, як були згенеровані дані, а дискримінаційна модель зосереджена на передбаченні міток даних.31 липня 2024 р.
Генеративні моделі заглиблюються в базову структуру даних, вивчаючи її закономірності та зв’язки. Навпаки, дискримінаційні моделі безпосередньо націлені на межу рішення, оптимізуючи її для найкращої можливої точності класифікації.
Дискримінаційні моделі поділяють простір даних на класи, вивчаючи межі, тоді як генеративні моделі розуміють, як дані вбудовані в простір. Обидва підходи сильно відрізняються, що робить їх придатними для конкретних завдань.
Дискримінаційний штучний інтелект зосереджується на створенні нових зразків даних, тоді як генеративний штучний інтелект зосереджується на створенні прогнозів на основі наявних даних. Дискримінаційний ШІ переважно покладається на дані з мітками для класифікаційних завдань, тоді як генеративний ШІ може використовувати різноманітні методи навчання, зокрема.
Генеративний ШІ. Штучний інтелект або штучний інтелект у широкому сенсі відноситься до будь-якої системи, яка може демонструвати здібності людського інтелекту, як-от міркування та навчання. З іншого боку, генеративний ШІ представляє більш конкретну підполе ШІ, повністю зосереджене на створенні контенту.
Генеративний ШІ є вид штучного інтелекту, який можна використовувати для створення нового текстового, візуального та звукового вмісту. Це не нова концепція, але її нещодавно спростили та зробили доступною для звичайного користувача. Тепер кожен може використовувати генеративний штучний інтелект для значного прискорення завдань зі створення контенту.