Генеративная и дискриминативная модели

Большинство задач, которые вы решаете в области машинного и глубокого обучения, основываны на генеративной и дискриминативной моделях. В машинном обучении нужно четко различать два типа моделирования:

  • Классификация изображения, например, собаки или кошки, которое подпадает под дискриминативное моделирование.
  • Создание реалистичного изображения, той же собаки или кошки — задача генеративного моделирования.

Чем больше нейронные сети вторгаются в нашу жизнь, тем больше разрастаются области генеративного и дискриминативного моделирования. Для понимания алгоритмов, основанных на этих моделях, необходимо изучить теорию и все концепции моделирования.

Что нужно для взлёта?   

Базовое понимание машинного обучения и глубокого обучения — это то, с чего нужно начать. После того, как появится основа, переходите к более сложным темам, таким как генеративные состязательные сети или GAN. Если у вас есть какой-то опыт в задачах классификации изображений (дискриминация) или реконструкции изображений (генерация), то это будет значительным бонусом. Не понимать, что именно скрывается под капотом и как моделируются проблемы — это нормально.
Читать далее «Генеративная и дискриминативная модели»