판별 모델

판별 모델이란?

• 데이터 X가 주어졌을 때, 특성 Y가 나타날 조건부 확률 p(Y|X)를 직접적으로 반환하는 모델

• 판별 모델: 주어진 데이터를 통해 데이터 사이의 경계를 예측

판별 모델의 활용

• 어떤 데이터를 서로 다른 클래스로 분류해주는 문제에 활용될 수 있음
• 정상 데이터에 대한 경계를 최대한 좁혀 이를 벗어나는 이상치를 감지하는 문제에도 활용 가능

생성모델

생성 모델이란?

• 데이터 X와 특성 Y의 결합(joint) 분포 p(X, Y) or Y가 주어질 때 X의 조건부(conditional) 분포 p(X|Y)를 추정하는 모델
• 주어진 Y가 없는 경우, 데이터의 주변(marginal) 분포 p(X)를 추정하는 모델
• 생성 모델: 주어진 데이터를 통해 데이터 분포를 학습
• 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM)
  • p(X) = 여러 개의 정규 분포

판별 VS 생성

판별

• 이미지 X가 주어졌을 때, 특성 Y가 나타날 조건부 확률

생성

• 데이터 분포 자체 학습 or 특정 label Y가 주어졌을 때 어떤 분포가 되는지 학습