Wnioskowanie, estymacja i podejmowanie decyzji z danych
Istnieją dwa fundamentalnie odmienne podejścia do budowania klasyfikatora, a podział ten przenika przez całą dziedzinę uczenia maszynowego. Model dyskryminatywny uczy się bezpośrednio wyznaczania granicy decyzyjnej między poszczególnymi klasami. Z kolei model generatywny uczy się wpierw tego, w jaki sposób każda klasa generuje przypisywane jej dane, i wyprowadza wspomnianą granicę dopiero jako swoisty produkt uboczny.
🔒 This is a Pro lesson — the interactive figure, worked examples, quiz and practice open with Pro access.
▶ Modele generatywne vs dyskryminatywne