I modelli generativi vengono utilizzati per generare dati da un campione, mentre i modelli discriminativi vengono utilizzati per classificare e differenziare i set di dati. I modelli generativi vengono addestrati per apprendere le distribuzioni di probabilità sottostanti dei dati, mentre i modelli discriminativi apprendono il confine dei dati. I modelli generativi richiedono più dati per l'apprendimento e possono stimare classi sconosciute, mentre i modelli discriminativi richiedono meno dati di addestramento e possono classificare solo classi note. Inoltre, i modelli generativi sono migliori nella gestione di dati rumorosi e classi invisibili, mentre i modelli discriminativi sono più veloci e più accurati nella classificazione dei dati.
Spiegare la differenza tra modelli generativi e discriminativi.