Co to jest model generatywny?

Model generatywny to sposób analizowania zestawu danych, który umożliwia przewidywanie nowych wpisów w tym zestawie danych. W tym artykule wyjaśniono podstawy modelowania generatywnego.

Definicja modelu generatywnego

Statystyka to nauka zajmująca się gromadzeniem i analizowaniem danych, a jej ostatecznym celem często jest przyjmowanie założeń dotyczących tych danych. Modelowanie statystyczne to proces, za pomocą którego można analizować zbiór danych I zrobić założenia na temat tych danych.

Tworzenie modelu generatywnego jest formą modelowania statystycznego. Cechą charakterystyczną modelu generatywnego jest jego zdolność do przewidywania lub generowania nowych wpisów w danym zbiorze danych. Załóżmy na przykład, że masz zbudowany model generatywny do analizy szeregu liczb: 1, 2, 3, 4, 5. Możesz użyć swojego modelu do przewidzenia następnego wpisu w serii, a model może powiedzieć ci, że 6' będzie prawdopodobnie kolejnym wpisem w serii.

Oczywiście modelowanie statystyczne nie jest wykonywane na tak małych, uproszczonych zbiorach danych, ale podstawową koncepcją jest to, że model generatywny przyjmuje zestaw danych i generuje prognozy dotyczące tego, jak mogą wyglądać przyszłe wpisy w zbiorze danych tak jak. Modele generatywne mogą również powiedzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, że dana prognoza będzie dokładna.

Generatywny vs. Modele dyskryminacyjne

Modele dyskryminacyjne to inny typ modelu statystycznego, podobnie jak modele generatywne. Ale te modele działają inaczej niż modele generatywne i służą innym celom.

Cechą definiującą model dyskryminacyjny jest jego zdolność do dostrzegania różnic lub rozróżniania między wpisami w zbiorze danych. Załóżmy na przykład, że stworzyłeś model dyskryminacyjny, aby sprawdzić, czy uczeń zdał lub nie zdał testu, i powiedz, że zastosowałeś ten model we wszystkich testach uczniów z poprzednich lat szkolnych. Ten model może ci powiedzieć, czy nowi uczniowie, którzy przystąpili do testu, zdali lub nie.

Po raz kolejny dokładne modele dyskryminacyjne zajmują się większymi, bardziej skomplikowanymi zbiorami danych. Jednak podstawową koncepcją jest to, że model dyskryminacyjny przyjmuje zbiór danych, a następnie może rozróżniać wpisy danych. Modele dyskryminacyjne mogą również powiedzieć, jakie jest prawdopodobieństwo, że dana etykieta, tj. pozytywny lub negatywny, będzie trafna.

Modele generatywne i sztuczna inteligencja

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, modele generatywne i sztuczna inteligencja razem mogą szybko i skutecznie generować nowe treści na podstawie analizy wielu przykładów podobnych treści. NVIDIA definiuje generatywne modele sztucznej inteligencji w następujący sposób: „Wykorzystywane są generatywne modele sztucznej inteligencji sieci neuronowe identyfikować wzorce i struktury w istniejących danych, aby generować nowe i oryginalne treści”.

Na przykład generatywny model sztucznej inteligencji może analizować obrazy ludzkich twarzy, identyfikować wzorce i cechy ludzkich twarzy, a następnie użyj wzorów i cech ludzkich twarzy, aby wygenerować zupełnie nowy przykład człowieka twarz.

Jest to podstawowa koncepcja obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję. Skomplikowane generatywne modele sztucznej inteligencji są szkolone, aby „uczyć się”, czym jest dana rzecz, analizując wiele przykładów tę rzecz, a następnie wykorzystując te informacje do generowania nowych przykładów rzeczy, których nie widział zanim.

Popularne zastosowania modeli generatywnych

Modele generatywne, modele dyskryminacyjne i technologia sztucznej inteligencji, takie jak sieci neuronowe, współpracują ze sobą, tworząc generatywne sieci przeciwstawne (GAN). Sieci GAN mogą analizować dany zestaw danych, generować nowe wpisy w tym zestawie danych i sprawdzać, jakie jest prawdopodobieństwo dopasowania wygenerowanego wpisu danych do oryginalnego zestawu danych.

Kiedy zestawisz modele generatywne z modelami dyskryminacyjnymi w sieci GAN, sieć GAN może „szkolić się” w celu uzyskiwania coraz lepszych wyników. Generatywny model sztucznej inteligencji stworzy coś nowego, podczas gdy dyskryminacyjny model sztucznej inteligencji „sprawdzi”, czy to, co zostało wyprodukowane, jest wystarczająco dobre. Jeśli nie, generatywny model AI będzie próbował dalej, dopóki nie przejdzie testu dyskryminującego modelu AI.

Skorzystaj z dowolnej witryny online, której możesz użyć do wygenerowania obrazu AI dla siebie, na przykład Hotpot, Na przykład. Ten rodzaj usługi jest prawdopodobnie wynikiem GAN. Załóżmy, że chcesz wygenerować obraz AI mężczyzny piszącego artykuł. Za kulisami można wyszkolić sieć neuronową, aby miała „pogląd” na to, jak wygląda człowiek piszący artykuł; generatywny model sztucznej inteligencji może dać przykład mężczyzny piszącego artykuł. Natomiast dyskryminujący model sztucznej inteligencji może sprawdzić, czy ten obraz porównuje się z prawdziwymi obrazami mężczyzn piszących artykuły. Rezultatem jest obraz AI przedstawiający mężczyznę piszącego artykuł.