Generative vs. Diskriminative Modelle: Entschlüsselung des Deep Learnings

Mit dem Aufstieg des Deep Learning sind neuere Algorithmen wie generative und diskriminative Modelle zum Gesprächsthema auf dem Markt geworden. Während generative und diskriminative Modelle in verschiedene Anwendungsbereiche integriert werden, kann der latente mathematische Wert dieser maschinellen Lerntechniken den Produktgenerationszyklus drastisch transformieren. Als Experte für maschinelles Lernen sind die Hauptursachen für Anomalien mit inkompatiblem Datenbankmanagement, unzureichendem Speicher und falscher Kennzeichnung verbunden, was zu Ausfällen und Fehlern führt.

Das Erkunden generativer und diskriminativer Modelle und das Verständnis ihrer Anwendungen in der Deep-Learning-Technologie würde eine Lernkurve aufbauen und Ihnen helfen, eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, welches Modell Sie für Ihre privaten und sensiblen Daten wählen sollten. Die Bewertung dieser Optionen innerhalb von Datenkennzeichnungssoftware kann eine schnelle Möglichkeit sein, große Datenmengen zu verwalten, den Speicher zu optimieren und robuste prädiktive Modellierungsprozesse aufzubauen.

Lassen Sie uns über diese beiden vorherrschenden maschinellen Lerntechniken lernen und die Feinheiten beider erkunden.

Da generative KI weiter voranschreitet, werden in verschiedenen Branchen neue Wege der Datenvorhersage umfassend experimentiert. Generative und diskriminative Modelle sind in einer eigenen Liga, folgen jedoch unterschiedlichen Methoden der Datenmanipulation und -analyse, um Ergebnisse vorherzusagen.

Wie generative und diskriminative Modelle funktionieren

Wenn Algorithmen große Datenmengen erhalten, um ein generatives Modell zu trainieren, wird es verwendet, um dem Algorithmus zu helfen, Strukturen und Muster zu identifizieren, die bei der Erstellung neuer Ausgaben helfen. Das generative Modell lernt die Wahrscheinlichkeitsverteilung dieser Muster und erstellt dann neue Ausgaben, die dem ursprünglichen Datensatz ähneln. Selbst wenn Daten unbeschriftet sind, können generative Modelle die Muster in den Daten dennoch unterscheiden und ähnliche Ausgaben erstellen.

Für diskriminative Modelle sind unbeschriftete Daten eine viel größere Herausforderung. Diskriminative Modelle benötigen Beschriftungen, um zu verstehen, wo die Grenzen zwischen Datentypen, Klassen oder Kategorien liegen. Zum Beispiel muss ein Bild, das einen Hund, eine Katze, einen Ball und einen Baum zeigt, Beschriftungen für jedes dieser Elemente haben, damit das Modell die Grenzen dieser Objekte unterscheiden kann. Diese Modelle sind einfacher zu erstellen als generative Modelle, da sie effektiv mit kleineren Mengen an Trainingsdaten und einfacher Grenzbeschriftung arbeiten können.

Formel für generatives Modell

Das generative Modell konzentriert sich darauf, aus dem Verhalten vergangener Modelle zu lernen und dies zu nutzen, um neuere Kategorien für neue Datenpunkte vorherzusagen. Es wird hauptsächlich im unüberwachten Lernen verwendet und ist sehr wichtig für Sentiment-Analyse, Anomalieerkennung, Spam-Erkennung und Rauschunterdrückung.

Formel für diskriminatives Modell

Das diskriminative Modell konzentriert sich nur auf die Entscheidungsgrenzen, um schnell Beschriftungen für Datensätze zuzuweisen, indem eine "Spaltungstechnik" verwendet wird. Allerdings muss das diskriminative Modell manchmal auf "Fehlklassifikationen" überprüft werden.

Wie aus der Formel ersichtlich ist, verwenden generative Modelle die binomiale Datenverteilung, um Kontext und Muster innerhalb der Daten selbst abzuleiten, während diskriminative Modelle die Klassenwahrscheinlichkeit schnell mit Mind Mapping und vergangener Klassifikation berechnen.

Arten von generativen Modellen

Ob Sie ein völlig neues Ergebnis erstellen oder bestehende Daten analysieren möchten, bestimmt, welchen Modelltyp Sie verwenden. 

Generative Modelle eignen sich besser für Anwendungen, die ein neues Ergebnis erfordern. Die häufigsten Beispiele werden hier beschrieben.

• Bayessche Netzwerke, auch bekannt als Bayes-Netzwerk, verwenden gerichtete azyklische Graphen (DAG), um Wahrscheinlichkeiten zu berechnen oder Anomalien in Daten zu erkennen. Sie ziehen bayessche Schlussfolgerungen, eine Art statistische Vorhersage, die die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese aktualisiert, wenn mehr Informationen verfügbar werden. Da das generative Modell neue Ausgaben basierend auf den Trainingsdaten erstellt, werden diese neuen Daten dann wieder in den Algorithmus eingespeist, um weiterhin Muster zu bewerten. Dies ermöglicht es dem Modell, wahrscheinlichere Wahrscheinlichkeiten zu erstellen, wenn mehr Daten überprüft werden.
• Autoregressive generative Modelle werden hauptsächlich für die Modellierung von Zeitreihen verwendet, bei denen Korrelationen zwischen vergangenem Verhalten in den Daten verwendet werden, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Autoregression ist in vielen Branchen besonders hilfreich, mit Anwendungen wie Verkaufszahlenprognosen oder Investitionsstrategien.
• Generative Adversarial Networks (GANs) verwenden sowohl generative als auch diskriminative Modellierung als Teil des breiteren generativen Modells. Der Generator trainiert zunächst und produziert im Laufe der Zeit neue Datenpunkte. Diese Ausgaben werden dann in das diskriminative Untermodeleingespeist, um zu klassifizieren, welche Teile der generierten Daten echt oder gefälscht sind.
• Naive Bayes: Naive Bayes ist eine einfache probabilistische Methode, die neue Eingabedaten klassifiziert, indem sie deren Merkmale oder unabhängige Attribute mit der vorherigen Wahrscheinlichkeitsverteilung vergleicht. Sie basiert vollständig auf dem "Bayes-Theorem" und ist eine beliebte Methode zur Klassifizierung kleinerer Datensätze. 
• Markov Random Field: Markov Random Field repräsentiert die gemeinsame Wahrscheinlichkeit von Variablen unter Verwendung technischer Graphen, bei denen Variablen Knoten sind und Kanten die Abhängigkeiten innerhalb der Daten andeuten können. Es ist ein gängiger Algorithmus, der für die Verarbeitung natürlicher Sprache und große Sprachmodellierung verwendet wird.
• Verstecktes Markov-Modell: Ein verstecktes Markov-Modell ist ein statistischer Algorithmus zur Interpretation und Klassifizierung sequentieller Daten, bei denen die Ausgabe von versteckten Zuständen abhängt. Es erfasst die richtige Klasse über den versteckten Zustand und die Aktivierungsfunktion, die die richtige Klasse bestimmt. 
• Latente Dirichlet-Zuordnung: Dieses generative Modell wird für die Themenmodellierung verwendet. Es nimmt an, dass Dokumente eine Mischung aus Themen sind, generiert Wahrscheinlichkeiten für verschiedene Themen und weist jedem Thema Wahrscheinlichkeiten zu, bevor es einer bestimmten Kategorie zugewiesen wird.

Arten von diskriminativen Modellen

Diskriminative Modelle eignen sich besser zur Analyse bestehender Daten als zur Erstellung neuer Ausgaben. Sie verwenden diese Informationen, um Grenzen zwischen Kategorien oder Objekten in Texten und Bildern zu bestimmen. Dies ermöglicht es Benutzern, sowohl Muster als auch Anomalien in großen Datensätzen zu identifizieren.

Zum Beispiel können Informationen, die in ein diskriminatives Modell eingegeben werden, College-Notendaten in die Kategorien "Bestanden" oder "Nicht bestanden" aufteilen, basierend auf vorheriger Datenkennzeichnung. Die häufigsten Typen werden hier definiert.

• Logistische Regression ist ein einfaches lineares Modell, das für die binäre Klassifikation zwischen zwei unterschiedlichen Gruppen in den Daten verwendet wird. Die Werte der Eingabedaten müssen zu einem Ergebnis zwischen 0 und 1 führen. Zum Beispiel könnten Banken die logistische Regression verwenden, um vorherzusagen, ob eine Kartentransaktion echt (0) oder betrügerisch (1) war – es gibt nur zwei mögliche Ergebnisse in der Datenanalyse, und es wird nichts Neues erstellt. Das Modell bewertet einfach die Beziehungen zwischen den Eingabedatenpunkten.
• Entscheidungsbäume werden auch für Klassifikationsarbeiten verwendet. Diese Modelle verwenden eine "Wenn dies, dann das"-Struktur, um Zweige möglicher Ergebnisse basierend auf bestimmten Entscheidungen zu erstellen. Der Baum teilt die Daten progressiv in immer kleinere Gruppen auf, basierend auf den Attributen jedes einzelnen Datenpunkts. Der Baum verzweigt sich weiter, mit weniger Datenstücken in jedem Zweig, je weiter der Baum geht, bis die Daten nicht weiter aufgeteilt werden können.
• Support Vector Machines (SVM) können sowohl für Klassifikations- als auch für Regressionsarbeiten angewendet werden. Die Grenzen von zwei Datenpunkten schaffen einen leeren Raum zwischen ihnen, der als Support Vector oder Margin bekannt ist. Dies ist wie eine Pufferzone zwischen zwei Objekten oder Datenpunkten, sodass je größer die Margin ist, desto besser ist das Modell darin, diese als zwei separate Klassen zu identifizieren. SVMs haben zahlreiche Anwendungen, von Gesichtserkennungssoftware bis hin zur Sentiment-Analyse.
• Neuronale Netze (für Klassifikation):  Neuronale Netze verarbeiten hauptsächlich sequentiellen Text, indem sie Eingaben in einem versteckten Zustand speichern und den richtigen Ausgabeknoten im nächsten Zustand in Übereinstimmung mit der vorherigen Eingabe auslösen. Der beliebteste Typ von neuronalen Netzen ist das künstliche neuronale Netzwerk (ANN), RNNs und CNNs. 

Diskriminative Modelle werden hauptsächlich für die Bildklassifikation und Objekterkennung im maschinellen Lernen verwendet, da sie große neuronale Netzwerke verwenden, die das menschliche Verständnis nachahmen, um die Eigenschaften eines Bildes zu identifizieren. Sie können auch für Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)-Aufgaben wie Sentiment-Analyse und mehrsprachige Übersetzungsüberprüfungen verwendet werden.

Branchen, die generative Modelle verwenden

Da generative Modelle neue Ausgaben erstellen, können Branchen, die bereits über eine große Menge an Daten verfügen, sie auf verschiedene Weise nutzen, um ihre Arbeit produktiver und effizienter zu gestalten.

Gesundheitswesen

Das medizinische Feld muss zahlreiche Herausforderungen überwinden, um das Leben von Patienten zu retten. Prädiktive und generative künstliche Intelligenz (KI)-Tools helfen medizinischen Fachleuten, Bildgebung zu berichten, neue Medikamente durch synthetisierte Forschung zu entdecken und Behandlungen für Patienten basierend auf ihren Bedürfnissen und ihrer Krankengeschichte zu personalisieren. 

Generative Modelle können Ärzten und Apothekern auch mehr Zeit im Alltag verschaffen, indem sie Aufgaben wie das Transkribieren von Patientennotizen und das Zusammenfassen von Patienteninformationen zur Überprüfung vereinfachen und automatisieren.

Marketing 

In der Werbewelt nutzen Vermarkter generative Modelle, um Kampagnen zu erstellen, die neue Märkte erreichen. Aufgaben wie das Schreiben von Produktbeschreibungen oder das Erstellen von suchmaschinenoptimierten (SEO) Bild-Tags nehmen viel Zeit in Anspruch, aber generative KI-Tools können diesen Prozess beschleunigen und Teams mehr Zeit für die Strategieentwicklung lassen. KI-Modelle können auch personalisierte Empfehlungen für Kunden basierend auf den Daten über ihre vorherigen Erfahrungen erstellen.

Fertigung 

Ingenieure und Hersteller können ihren Designprozess beschleunigen, indem sie generative KI-Tools verwenden, um neue Ideen zu erstellen, die innerhalb der Projektbeschränkungen passen und ähnliche Projekte, die in der Vergangenheit abgeschlossen wurden, nachahmen. 

Generative Modelle können auch verwendet werden, um laufende Wartungsbedürfnisse für Geräte basierend auf historischen Daten zu verfolgen und Teams auf potenzielle Probleme aufmerksam zu machen, bevor eine Maschine ausfällt.

Medien 

Neue Medien, wie visuelle und Audioinhalte, können mit generativen Tools produziert werden. Sport- oder Live-Event-Unternehmen können mit generativer KI leicht Highlight-Videos erstellen, um Fans schneller Informationen zu geben, als wenn Menschen allein die Arbeit erledigen.

Für Nachrichtenagenturen und Online-Publikationen, die Tausende von Daten und Inhalten verwalten, kann generative KI das Auffinden und Aktualisieren bestehender Dateien erheblich erleichtern.

Branchen, die diskriminative Modelle verwenden 

Obwohl diskriminative Modelle keine neuen Daten selbst erstellen, haben sie dennoch viele Anwendungen. Viele Branchen profitieren von diesen Tools, um die Unternehmensentscheidungen zu verbessern und die Geschäftsleistung zu steigern.

Einzelhandel und E-Commerce

Wenn Sie Verkäufer sind, müssen Sie Markttrends und deren potenzielle Auswirkungen auf zukünftige Verkäufe verstehen, sei es online oder in einem stationären Geschäft. Mit diskriminativen Modellen können Geschäftsinhaber frühere historische Daten nutzen und genauere Vorhersagen darüber treffen, wie der Umsatz aussehen wird.

Diskriminative Modelle vereinfachen proaktive Entscheidungen, die sich auf das Endergebnis Ihres Unternehmens auswirken. Sie können Ihre Produktstrategien besser optimieren, wie die Vorhersage von Saisonalität und Produktbeliebtheit, sowie ein besseres Verständnis des Kundenverhaltens gewinnen.

Werbung und Marketing 

Produkte und Dienstleistungen zu verkaufen erfordert ein Verständnis dafür, wie Kunden denken und sich verhalten. Mit bestehenden Daten in einem diskriminativen Modell können Vermarkter Kunden basierend auf Mustern in ihrem Verhalten segmentieren und gezielte Kampagnen um diese Segmentierung herum erstellen. 

Zum Beispiel könnten Kunden, die in die Elternkategorie passen, gezielte Werbung für Schulanfangsverkäufe erhalten, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie einen Kauf tätigen, da die Werbung auf ihre Umstände eingeht.

Finanzen 

Obwohl Finanzen immer noch als altmodische Branche angesehen werden, ändern sich ihre inneren Abläufe schnell, um mit der Technologie Schritt zu halten, einschließlich der Verwendung diskriminativer KI-Modelle. Finanzexperten haben prädiktive Modellierung populär gemacht, insbesondere wenn es darum geht, Vorhersagen über Aktien oder Zinssätze basierend auf vergangenen Daten und Wirtschaftsberichten zu treffen.

Finanzfachleute verlassen sich auch auf prädiktive Analyse, um Übersetzungsdaten zu untersuchen, um Anomalien zu finden, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten, oder um Risikostufen zu bestimmen.

Autonome Fahrzeuge und Maschinen 

Diskriminative Modellierung ist besonders nützlich in selbstfahrenden oder autonomen Fahrzeugen, da sie Objektgrenzen in der Bildklassifikation und -kennzeichnung identifizieren kann. Das Verständnis von Objekten in der realen Welt, in Echtzeit, hält Fahrer und Fußgänger sicher und ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, die Welt um sie herum mit bildbasierter prädiktiver Modellierung genau zu kartieren.

Generatives vs. diskriminatives Modell: Vorteile und Herausforderungen

Generative KI befindet sich noch in den Kinderschuhen, daher sollten Benutzer nicht zu viel von diesen Tools erwarten. Wenn Genauigkeit eine Priorität ist, sind diskriminative Modelle besser geeignet. Aber andere Arten von KI-Modellen bringen erhebliche Herausforderungen mit sich.

Genauigkeit und Zuverlässigkeit 

Die Neuheit generativer Modelle bedeutet, dass sie oft ungenaue Daten erstellen, wenn Probleme im Datensatz bestehen. Wir sollten uns niemals vollständig auf diese Tools verlassen, da die Möglichkeit von Ungenauigkeiten besteht, die unbeschriftete und unüberwachte Daten haben. Diskriminative Modelle haben ihre eigenen Mängel, sind jedoch in der Regel zuverlässiger und genauer, da sie nur beschriftete Daten verwenden.

Privatsphäre 

Privatsphäre in der KI-Modellierung kann bei beiden Typen ein Problem sein, insbesondere jedoch bei generativen. Wenn private oder sensible Inhalte innerhalb von Trainingssätzen verwendet werden, um neue Ausgaben zu erstellen, könnte die Sicherheit der ursprünglichen Daten gefährdet sein. 

Voreingenommenheit und Transparenz 

Voreingenommenheit stellt eine besonders schwierige Herausforderung für generative KI dar. Wann immer Trainingssätze Voreingenommenheit haben oder es an Transparenz darüber mangelt, wie der Algorithmus erstellt wurde, werden die von diesen Modellen erstellten Ausgaben die impliziten Voreingenommenheiten aus den Daten erben, auf denen sie trainiert wurden. Es ist wichtig, Richtlinien zu erstellen, um dies so weit wie möglich zu kontrollieren, wenn ein neues generatives Modell erstellt wird.

Zuerst kennzeichnen; dann qualifizieren

Während generative Modelle Funktionen bieten, um allgemeine Trends vorherzusagen und zukünftige Token zu klassifizieren, sortieren diskriminative Modelle Daten intelligent, indem sie Mind Maps erstellen. Beide Techniken werden übernommen, um größere sequentielle Datensätze zu verarbeiten und Wellen in Branchen wie Marketing, Gesundheitswesen, Banken oder Einzelhandel zu erzeugen. Diese Algorithmen werden in ihrer Leistung verbessert und können in breiteren Industriesektoren eingesetzt werden, um höhere Genauigkeitsgrade zu erreichen.

Erforschen Sie, wie rekurrente neuronale Netze verwendet werden, um sequentielle Daten zu verarbeiten und kohärente Antworten auf textuelle Anfragen zu generieren.