 Expliquez la différence entre les modèles génératifs et discriminatifs.
Les modèles génératifs sont utilisés pour générer des données à partir d'un échantillon, tandis que les modèles discriminatifs sont utilisés pour classer et différencier les ensembles de données. Les modèles génératifs sont formés pour apprendre les distributions de probabilité sous-jacentes des données, tandis que les modèles discriminatifs apprennent la limite des données. Les modèles génératifs nécessitent plus de données pour apprendre et peuvent estimer des classes inconnues, tandis que les modèles discriminatifs nécessitent moins de données d'apprentissage et ne peuvent classer que des classes connues. De plus, les modèles génératifs sont plus efficaces pour gérer les données bruyantes et les classes invisibles, tandis que les modèles discriminatifs sont plus rapides et plus précis pour classer les données.