생성 모델과 차별 모델의 차이
생성 모델은 입력 특징과 출력 레이블이 어떻게 관련되는지 학습함으로써 데이터의 기본 구조를 이해하려고 합니다. 그런 다음 이 이해는 원래 교육 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
반면, 차별적 모델은 서로 다른 데이터 클래스 간의 경계 학습에만 초점을 맞추고, 데이터의 근본 구조를 이해하려고 하지 않고, 훈련 데이터에서 학습한 내용을 바탕으로 새로운 데이터를 분류하려고 합니다.
간단히 말하면, 생성 모델은 데이터가 어떻게 생성되었는지를 이해한 다음 해당 지식을 사용하여 새로운 데이터를 생성하는 반면, 차별 모델은 학습한 내용을 기반으로 데이터를 분류하려고 합니다.
생성 모델
고양이 이미지의 데이터 세트를 가지고 있다고 가정합니다. 생성 모델은 원래 데이터 세트에 존재하지 않았을 수 있지만 현실적이고 신뢰할 수 있는 고양이 이미지를 생성하기 위해 이러한 이미지의 기본 패턴과 특성을 이해하려고 할 것입니다. 이 경우 생성 모델은 이미지를 인코딩하고 디코딩하는 방법을 배우는 신경망의 일종인 VAE(Variational Autoencoder)가 될 수 있습니다.
차별 모델
동일한 고양이 이미지 데이터 세트를 계속 사용하면 식별 모델은 데이터 세트에서 학습한 기능을 기반으로 주어진 이미지에 고양이가 포함되어 있는지 여부를 식별하는 데만 초점을 맞출 수 있습니다. 이 경우 식별 모델은 이미지를 분류하는 방법을 배우는 신경망의 일종인 CNN(Convolutional Neural Network)이 될 수 있습니다.
생성 모델은 데이터 생성 및 밀도 추정과 같은 작업에 도움이 될 수 있지만 종종 더 복잡하고 계산 비용이 많이 듭니다. 예를 들어, GAN과 같은 생성 모델은 실제 현실에 존재하지 않는 현실적인 이미지를 생성하는 데 사용되었고 VAE는 자연어 처리 작업에서 현실적이고 다양한 문장 완성을 생성하는 데 사용되었습니다. 반면, 차별적 모델은 일반적으로 더 단순하고 효율적이지만 분류 작업에 더 적합합니다.
- 이미지 분류 – 동물, 식물 또는 건물의 이미지를 분류하는 것과 같이 이미지의 서로 다른 객체 또는 장면을 구분합니다.
- 감정 분석 – 트윗 또는 제품 리뷰를 긍정적 또는 부정적으로 분류하는 등 텍스트에서 전달되는 감정 또는 감정을 결정합니다.
- 스팸 필터링 – 전자 메일을 내용에 따라 스팸 또는 스팸으로 분류합니다.
- 사기 탐지 – 신용 카드 거래를 합법적이거나 사기적인 것으로 분류하는 것과 같은 사기적인 거래 또는 활동을 식별합니다.
