Modelos Generativos (Generative Models)

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Em probabilidade e estatística, um Modelo Generativo é um modelo usado para gerar valores de dados quando alguns parâmetros são desconhecidos. Modelos geradores são usados em Machine Learning para qualquer modelação de dados diretamente ou como um passo intermédio para a formação de uma função de densidade de probabilidade condicional. Em outras palavras, podemos modelar P (x, y), a fim de fazer previsões (que podem ser convertidos para P (x | y) aplicando a regra de Bayes), bem como para ser capaz de gerar prováveis pares (x, y), o que é amplamente utilizado na Aprendizagem não Supervisionada. Exemplos de Modelos Geradores incluem Naive Bayes, Latent Dirichlet Allocation e Gaussian Mixture Model.

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