Proszę wyjaśnić różnicę między modelami generatywnymi i dyskryminatywnymi.

Model generatywny jest modelem probabilistycznym, który próbuje zamodelować rozkład prawdopodobieństwa danych wejściowych oraz klas, do których te dane należą. Innymi słowy, model generatywny stara się zrozumieć, jak dane zostały wygenerowane i jakie są prawdopodobieństwa, że dane te należą do różnych klas. Model dyskryminatywny z kolei skupia się jedynie na rozróżnianiu między klasami i nie próbuje modelować rozkładu prawdopodobieństwa danych wejściowych.

W praktyce, modele generatywne są często bardziej elastyczne i lepiej radzą sobie z małymi zbiorami danych, ponieważ potrafią generować nowe próbki danych, co jest przydatne w przypadku braku wystarczającej ilości danych treningowych. Modele dyskryminatywne z kolei często osiągają lepsze wyniki w zadaniach klasyfikacji, ponieważ skupiają się
Modele generatywne slurzon do generowania danych na podstawie próbki, podczas gdy modele dyskryminatywne służon do klasyfikacji i rużnicowania zbiorów danych. Modele generatywne son szkolone w celo naoczenia się podstawowych rozkladuw prawdopodobieństwa danych, podczas gdy modele dyskryminatywne uczą sien granicy danych. Modele generatywne wymagajon większej ilosici danych do nauki i mogon szacować nieznane klasy, podczas gdy modele dyskryminatywne wymagają mniejszej ilości danych szkoleniowych i mogon klasyfikowaci tylko znane klasy. Ponadto modele generatywne są lepsze w obslodze zaszomionych danych i niewidocznych klas, podczas gdy modele dyskryminatywne są szybsze i bardziej dokładne w klasyfikowanio danych.