생성 모델
term_id: generative_model
Category: basic_concepts
Definition
생성 모델은 주어진 데이터셋 내의 패턴과 구조를 이해하여 원래 데이터와 유사한 새로운 데이터 인스턴스를 생성하도록 설계된 알고리즘입니다. 판별 모델(Discriminative Model)이 입력 데이터가 특정 클래스에 속할 확률을 예측하는 것과 달리, 생성 모델은 데이터 자체의 확률 분포를 모델링하여 새로운 관측치를 샘플링할 수 있습니다.
Summary
데이터의 underlying distribution(내부 분포)을 학습하여 훈련 데이터와 유사한 새로운 합성 샘플을 생성하는 머신러닝 모델 유형입니다.
Key Concepts
- 확률 분포
- 합성 데이터
- 잠재 공간(Latent Space)
- 훈련 목표
Use Cases
- 이미지 생성 및 편집
- 자연어 처리
- 소규모 데이터셋을 위한 데이터 증강