Генеративная модель - это модель машинного обучения, которая имеет способность генерировать новые данные, которые соответствуют распределению исходных данных. Они находят применение во многих областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, геномику и другие.
Существует несколько типов генеративных моделей, но наиболее распространенные это:
- Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN) - это нейронные сети, которые обучаются генерировать новые данные путем соревнования двух сетей. Одна из сетей генерирует новые данные, а вторая сеть оценивает, насколько эти данные похожи на настоящие данные. Они могут использоваться для генерации фотореалистичных изображений, создания новых музыкальных треков и т.д.
- Вариационные автокодировщики (Variational Autoencoders, VAE) - это нейронные сети, которые обучаются генерировать новые данные путем генерации кода и декодирования его в новые данные. Они могут использоваться для генерации новых изображений, звуков и т.д. с помощью задания вероятностного распределения на код.
- Flow-based генеративные модели - это модели, которые используют параметрические преобразования для преобразования набора случайных величин в новый набор данных. Они могут использоваться для генерации новых данных, таких как изображения, музыка и т.д.
Генеративные модели могут быть использованы для решения различных задач, таких как генерация фотореалистичных изображений, создание новых музыкальных треков, заполнение пропущенных данных в наборе данных и т.д. Однако, генерация новых данных может быть сложной задачей, особенно если исходный набор данных очень сложен и многообразен. Важно тщательно настроить параметры модели и обучить ее на большом наборе данных, чтобы достичь оптимальных результатов.
Кроме того, генеративные модели также могут использоваться для решения задач классификации, кластеризации и детектирования выбросов. Например, генеративные модели могут использоваться для анализа данных и поиска аномалий в наборе данных. Они могут обнаруживать выбросы и идентифицировать аномальные точки данных, которые не соответствуют ожидаемому распределению данных. Также генеративные модели могут использоваться для поиска скрытых факторов в данных, которые могут помочь улучшить модель и сделать более точные прогнозы.
