生成モデルとは何ですか?

生成モデルは、データ セットを分析して、そのデータ セット内の新しいエントリについて予測できるようにする方法です。 この記事では、ジェネレーティブ モデリングの基本について説明します。

生成モデルの定義

統計はデータを収集して分析する科学であり、多くの場合、そのデータについて仮説を立てるという最終的な目標が伴います。 統計モデリングは、一連のデータを分析できるプロセスです と そのデータについて推測を立てます。

生成モデルの作成は、統計モデリングの一種です。 生成モデルの特徴は、指定されたデータ セット内の新しいエントリを予測または生成できることです。 たとえば、1、2、3、4、5 という一連の数字を分析するために構築された生成モデルがあるとします。 モデルを使用してシリーズの次のエントリを予測すると、モデルはシリーズの次のエントリが 6 インチである可能性が高いことを示す可能性があります。

もちろん、統計モデリングはそのような小規模で単純化されたデータのセットに対して行われるわけではありませんが、ここでの中心となる概念は次のとおりです。 生成モデルはデータセットを取り込み、データセット内の将来のエントリがどのようになるかについての予測を出力します。 好き。 生成モデルは、特定の予測が正確である可能性がどの程度であるかを知ることもできます。

ジェネレーティブ vs. 差別モデル

判別モデルは、生成モデルと同様、別のタイプの統計モデルです。 ただし、これらのモデルは生成モデルとは動作が異なり、異なる目的を果たします。

識別モデルの特徴は、データ セット内のエントリ間の違いを識別する能力、つまり区別する能力です。 たとえば、生徒がテストに合格したか不合格だったかを確認するための識別モデルを作成し、そのモデルに前学年の生徒のテストをすべて入力したとします。 このモデルは、テストを受けた新入生が合格したか不合格かを知ることができます。

繰り返しになりますが、正確な識別モデルは、より大規模で複雑なデータセットを処理します。 それでも、ここでの核となる概念は、識別モデルがデータセットを取り込み、データ エントリを識別できるということです。 識別モデルは、特定のラベル、つまり合格か不合格が正確である可能性がどの程度であるかを示すこともできます。

生成モデルと AI

人工知能に関しては、生成モデルと AI を組み合わせることで、類似したコンテンツの多数の例の分析に基づいて、新しいコンテンツを迅速かつ効率的に生成できます。 NVIDIA は、生成 AI モデルを次のように定義しています。「生成 AI モデルでは、 ニューラルネットワーク 既存のデータ内のパターンと構造を特定して、新しくオリジナルのコンテンツを生成します。」

たとえば、生成 AI モデルは人間の顔の画像を分析し、人間の顔のパターンと特徴を識別できます。 人間の顔を作成し、人間の顔のパターンと特徴を使用してまったく新しい人間の例を生成します。 顔。

これは、AI によって生成された画像の背後にある中心的な概念です。 複雑な生成 AI モデルは、多くの例を分析することで、物が何であるかを「学習」するようにトレーニングされます。 その物体と、その情報を使用して、まだ見たことのない物の新しい例を生成する 前。

生成モデルの一般的なアプリケーション

生成モデル、識別モデル、ニューラル ネットワークなどの AI テクノロジーが連携して、敵対的生成ネットワーク (GAN) を形成します。 GAN は、指定されたデータ セットを分析し、そのデータ セット内に新しいエントリを生成し、生成されたデータ エントリが元のデータ セットに適合する可能性を確認できます。

GAN 内で生成モデルと判別モデルを相互に戦わせると、GAN は自らを「トレーニング」して、より良い結果を生み出すことができます。 生成型 AI モデルは何か新しいものを生成しますが、識別型 AI モデルは生成されたものが十分に優れているかどうかを「チェック」します。 そうでない場合、生成 AI モデルは、判別 AI モデルのチェックに合格するまで試行を続けます。

自分用の AI 画像を生成するために使用できるオンラインのサイトを利用します。 鍋、 例えば。 この種のサービスはおそらく GAN の結果です。 記事を書いている男性の AI 画像を生成したいとします。 ニューラル ネットワークは舞台裏で、記事を書いている人間がどのような人なのかについての「アイデア」を得るようにトレーニングできます。 生成 AI モデルは、記事を書いている男性の例を生成できます。 対照的に、差別的な AI モデルは、その画像が記事を書いている男性の実際の画像と同等かどうかを確認できます。 結果は、記事を書いている男性の AI 画像です。