머신러닝의 생성 모델과 판별 모델의 개념

생성 모델과 판별 모델은 기계 학습에서 두 가지 중요한 모델 유형으로 분류 및 회귀 작업에서 서로 다른 방법과 특성을 갖습니다.

생성 모델

생성 모델은 입력 데이터와 레이블 간의 결합 확률 분포 P(X,Y)를 학습하려고 시도하고 베이지안 공식을 통해 조건부 확률 분포 P(Y|X)를 계산하여 예측 . 생성 모델은 입력에 대한 레이블의 영향을 표현할 수 있을 뿐만 아니라 입력 데이터의 분포도 설명할 수 있습니다. 일반적인 생성 모델에는 GMM(Gaussian Mixture Model), Naive Bayes Classifier, HMM(Hidden Markov Model) 및 GAN(Generative Adversarial Network) 등이 포함됩니다. 생성 모델은 데이터 분포를 학습하여 새로운 샘플을 생성할 수 있으며 강력한 생성 기능을 갖추고 있습니다. 반면, 판별 모델은 데이터 분포를 고려하지 않고 라벨 예측에만 중점을 둡니다. 따라서 생성 모델은 데이터 양이 적거나 새로운 샘플을 생성해야 하는 작업에서 특정 이점을 갖습니다.

판별 모델

판별 모델은 입력 데이터 X에서 레이블 Y까지 조건부 확률 분포 P(Y|X)를 직접 학습하는 방법입니다. 생성 모델과 비교하여 판별 모델은 다양한 데이터 범주 간의 경계에 더 많은 주의를 기울입니다. 판별 모델의 목표는 데이터 생성 프로세스를 고려하지 않고 다양한 데이터 범주를 구별하는 것입니다. 이 모델의 일반적인 구현에는 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 딥 러닝 모델(예: CNN, RNN, LSTM, Transformer 등)이 포함됩니다. 로지스틱 회귀는 선형 회귀 모델의 출력을 확률 값에 매핑하여 데이터의 범주를 예측하는 일반적으로 사용되는 판별 모델입니다. 서포트 벡터 머신은 최적의 초평면을 찾아 다양한 데이터 카테고리를 분리합니다. 의사결정 트리와 랜덤 포레스트는 일련의 의사결정 규칙을 통해 데이터를 분류합니다. 딥 러닝 모델은 다층 신경망을 통해 데이터의 특징 표현을 학습하여 보다 복잡한 분류 작업을 수행합니다. 간단히 말해서, 판별 모델은 분류 작업을 수행하기 위해 입력 데이터와 레이블 간의 관계를 직접 학습할 수 있는 중요한 기계 학습 방법입니다. 이러한 모델은 실제 적용 범위가 넓습니다. 즉, 생성 모델은 데이터 생성 과정에 중점을 두고 결합 확률 분포를 학습합니다. 판별 모델은 분류 경계에 중점을 두고 조건부 확률 분포를 직접 학습합니다. 실제 적용에서는 특정 작업 및 요구 사항에 따라 적절한 생성 모델 또는 판별 모델이 선택됩니다.

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