Modelele discriminative învață să distingă punctele de date determinând direct granița dintre clase – ele răspund la întrebarea „Cărei categorii îi aparține această intrare?”. Exemple sunt regresia logistică, mașinile cu vectori suport și multe clasificatoare neuronale, de pildă pentru detectarea spamului. Modelele generative, în schimb, surprind modul în care apar datele înseși și pot, prin urmare, produce exemple noi.
Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.
Porniți demo-ulIA generativă desemnează sistemele IA care creează conținut nou – text, imagini, audio, video sau cod de program – în loc să sorteze sau să evalueze doar date existente. Se bazează pe modele care învață tipare din cantități mari de date și le folosesc pentru a produce rezultate noi, plauzibile. În mediul de afaceri este folosită, de exemplu, pentru a redacta e-mailuri, rezumate, descrieri de produse sau idei de imagini. Rezultatele pot conține erori și trebuie verificate înainte de utilizare.
Regresia logistică este o metodă statistică ce prezice probabilitatea uneia dintre două rezultate, precum „cumpără” sau „nu cumpără”. Ponderează caracteristicile de intrare și convertește suma lor într-o valoare între 0 și 1 cu ajutorul unei funcții în formă de S. Deoarece ponderile sunt ușor de interpretat, este larg folosită în scoringul de credit, în medicină și în marketing, adesea ca un punct de referință solid pentru modele mai complexe.
Un clasificator este un model sau o metodă care atribuie intrările uneia dintre mai multe categorii predefinite. Variantele clasice, precum arborii de decizie sau naive Bayes, sunt antrenate pe exemple etichetate; modelele lingvistice pot sorta texte și pe baza unei descrieri a categoriilor. Utilizări tipice sunt detectarea spamului, sortarea solicitărilor clienților pe teme și categorisirea bonurilor. Calitatea se măsoară cu metrici precum acuratețea, precizia și recall-ul.
Naive Bayes este o familie de metode simple de clasificare bazate pe teorema lui Bayes. Se numesc „naive” deoarece presupun că toate caracteristicile sunt independente unele de altele, ceea ce rareori este adevărat în practică, dar produce adesea rezultate bune. Metodele sunt rapide, au nevoie de puține date de antrenare și se potrivesc în mod deosebit textelor. Un exemplu clasic este filtrul de spam, care sortează e-mailurile pe baza cuvintelor tipice.
