В чём заключается разница между генеративными и дискриминативными моделями?
Генеративные модели фокусируются на создании новых образцов данных, а дискриминативные модели — на задачах классификации и прогнозирования на базе входных данных.
❤️Генеративные модели
Их цель — моделировать совместное распределение вероятностей P(X, Y) входных данных X и целевой переменной Y. Они часто используется для задач, связанных с генерацией изображений и текста. Примеры: вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN).
❤️Дискриминативные модели
Их цель — моделировать условное распределение вероятностей P(Y | X) целевой переменной Y при заданном входе X. Используются для классификации или прогнозирования на основе входных данных. Примеры: логистическая регрессия, свёрточные нейронные сети (CNN) для классификации изображений.
В чём заключается разница между генеративными и дискриминативными моделями?
Генеративные модели фокусируются на создании новых образцов данных, а дискриминативные модели — на задачах классификации и прогнозирования на базе входных данных.
❤️Генеративные модели
Их цель — моделировать совместное распределение вероятностей P(X, Y) входных данных X и целевой переменной Y. Они часто используется для задач, связанных с генерацией изображений и текста. Примеры: вариационные автоэнкодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN).
❤️Дискриминативные модели
Их цель — моделировать условное распределение вероятностей P(Y | X) целевой переменной Y при заданном входе X. Используются для классификации или прогнозирования на основе входных данных. Примеры: логистическая регрессия, свёрточные нейронные сети (CNN) для классификации изображений.
#junior #middle
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it
