Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

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

www.tg-me.com/ye/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/179

1.5K viewsJan 7, 2024 at 12:01

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