Вопрос или проблема
Я знаю, что глубокое обучение является подмножеством машинного обучения.
Но правильно ли, что классические алгоритмы машинного обучения в основном сосредоточены на реализации дискриминативного ИИ, тогда как алгоритмы глубокого обучения реализуют как генеративный ИИ, так и дискриминативный ИИ?
Таким образом, трансформеры (архитектура глубокого обучения) стоят за Генеративным ИИ. Машинное обучение не вносит вклад в Генеративный ИИ. Так что да, я думаю, что это правильно.
Ответ или решение
Машинное обучение против глубинного обучения в контексте генеративного и дискриминативного ИИ
Когда речь заходит о машинном обучении и глубинном обучении, важно понимать их основные отличия и то, как они связываются с концепциями генеративного и дискриминативного искусственного интеллекта (ИИ). В этом ответе мы рассмотрим эти аспекты более подробно.
Основы машинного обучения и глубинного обучения
Машинное обучение (МО) — это обширная область, включающая алгоритмы, которые учатся на данных и делают прогнозы или принимают решения на основе обучающих примеров. Глубинное обучение (ГО) является подмножеством МО и использует многоуровневые нейронные сети для извлечения сложных паттернов из больших объемов данных.
Дискриминиативный ИИ
Дискриминиативные модели стремятся классифицировать данные, то есть они обучаются определять границы между классами. Примеры таких моделей включают решающие деревья, SVM (методы опорных векторов) и наивные байесовские классификаторы. Они хорошо работают на задачах, где важна чёткая классификация, например, в задачах классификации текста или распознавания образов. Классические алгоритмы МО, как правило, относятся к дискриминиативному ИИ, так как их основная цель заключается в разделении классов.
Генеративный ИИ
Генеративные модели, наоборот, стремятся понять, как выглядят данные, чтобы создавать новые примеры. Они обучаются на основе имеющихся данных и пытаются сгенерировать новые данные, которые соответствуют обученному распределению. Классическим примером генеративной модели является генетическая противостоящая сеть (GAN) или вариационные автокодировщики (VAE). Эти подходы широко используются в задачах, таких как создание изображений, текстов и музыки.
Роль глубокого обучения
Глубинное обучение как архитектура имеет возможности как для дискриминации, так и для генерации. Современные архитектуры, такие как трансформеры, хорошо зарекомендовали себя в обеих областях. Трансформеры, в частности, используют в таких приложениях, как генерация текста (например, GPT-3), где они создают новые текстовые блоки на основе контекста. Это утверждение поддерживает вашу точку зрения: современные модели ГО действительно могут выполнять функции генеративного ИИ.
Однако это не означает, что традиционные методы машинного обучения не имеют отношения к генеративному ИИ, поскольку некоторые из них могут быть адаптированы для создания новых образцов, хоть и не так эффективно, как глубокие нейронные сети.
Заключение
В итоге, верно, что глубинное обучение охватывает как генеративный, так и дискриминиативный ИИ, в то время как классические алгоритмы машинного обучения в основном сосредоточены на дискриминации. Тем не менее, важно учитывать, что традиционные методы машинного обучения тоже могут применяться в задачах генерации, но они менее эффективны по сравнению с глубокими нейронными сетями, такими как трансформеры.
Эта дискуссия подчеркивает сложность и многообразие подходов в области ИИ и важность понимания различий между ими для выбора наиболее подходящих методов для конкретных задач.