Modelli Generativi vs. Discriminativi: Decodifica del Deep Learning

Con l'aumento del deep learning, nuovi algoritmi come i modelli generativi e discriminativi sono diventati il tema del mercato.Mentre i modelli generativi e discriminativi vengono integrati con vari domini applicativi, il valore matematico latente di queste tecniche di machine learning può trasformare drasticamente il ciclo di vita della generazione del tuo prodotto. Come esperto di machine learning, le principali anomalie di base sono legate alla gestione incompatibile dei database, all'archiviazione insufficiente e all'etichettatura errata che porta a failover ed errori.

Esplorare i modelli generativi e discriminativi e comprendere le loro applicazioni nella tecnologia del deep learning costruirebbe una curva di apprendimento e ti aiuterebbe a prendere una decisione informata su quale scegliere per i tuoi dati privati e sensibili. Valutare queste opzioni all'interno del software di etichettatura dei dati può essere un modo rapido per gestire grandi volumi, ottimizzare l'archiviazione e costruire processi di modellazione predittiva robusti.

Impariamo a conoscere queste due tecniche predominanti di machine learning ed esploriamo le sfumature di entrambe. 

Con l'ulteriore sviluppo dell'IA generativa, nuovi modi di predizione dei dati sono in piena sperimentazione in vari settori. I modelli generativi e discriminativi sono in una lega a sé stante, ma seguono diversi metodi di manipolazione e analisi dei dati per prevedere i risultati.

Come funzionano i modelli generativi e discriminativi

Quando agli algoritmi vengono forniti grandi quantità di dati per addestrare un modello generativo, viene utilizzato per aiutare l'algoritmo a identificare strutture e schemi che aiuteranno a creare nuovi output. Il modello generativo apprende la distribuzione di probabilità di questi schemi e poi genera nuovi output che somigliano al dataset originale. Anche se i dati non sono etichettati, i modelli generativi possono comunque distinguere gli schemi nei dati e creare output simili.

Per i modelli discriminativi, i dati non etichettati sono una sfida molto più grande. I modelli discriminativi hanno bisogno di etichette per comprendere dove sono i confini tra tipi di dati, classi o categorie. Ad esempio, un'immagine che mostra un cane, un gatto, una palla e un albero deve avere etichette su ciascuno di questi elementi affinché il modello possa distinguere i confini di questi oggetti. Questi modelli sono più facili da creare rispetto ai modelli generativi perché possono funzionare efficacemente con quantità minori di dati di addestramento e semplici etichettature di confine. 

Formula per il modello generativo

Il modello generativo si concentra sull'apprendimento dal comportamento passato del modello e riutilizza ciò per prevedere nuove categorie per nuovi punti dati. Principalmente utilizzato nell'apprendimento non supervisionato, è molto vitale per l'analisi del sentiment, il rilevamento delle anomalie, il rilevamento dello spam e la riduzione del rumore.

Formula per il modello discriminativo

Il modello discriminativo si concentra solo sui confini decisionali per assegnare rapidamente etichette ai dataset utilizzando una tecnica di "fissione". Tuttavia, il modello discriminativo a volte deve essere ricontrollato per "misclassificazione"

Come è evidente dalla formula, il modello generativo utilizza la distribuzione binomiale dei dati per derivare contesto e schemi all'interno dei dati stessi, mentre il modello discriminativo calcola rapidamente la probabilità di classe con mappatura mentale e classificazione passata.

Tipi di modelli generativi

Che tu stia cercando di creare un nuovo output completamente o di analizzare dati esistenti determina quale tipo di modello utilizzare. 

I modelli generativi sono più adatti per applicazioni che richiedono un nuovo output. Gli esempi più comuni sono descritti qui.

• Reti bayesiane, conosciute anche come Bayes’ Network, utilizzano grafi aciclici diretti (DAG) per calcolare probabilità o rilevare anomalie nei dati. Traggono inferenze bayesiane, un tipo di previsione statistica che aggiorna la probabilità di un'ipotesi man mano che sono disponibili più informazioni. Poiché il modello generativo crea nuovi output basati sui dati di addestramento, questi nuovi dati vengono poi reinseriti nell'algoritmo per continuare a valutare gli schemi. Questo permette al modello di creare probabilità più probabili man mano che vengono esaminati più dati.
• Modelli generativi di autoregressione sono principalmente utilizzati per la modellazione di serie temporali, dove le correlazioni tra comportamenti passati nei dati vengono utilizzate per prevedere il comportamento futuro. L'autoregressione è particolarmente utile in numerosi settori, con applicazioni come previsioni di cifre di vendita o strategie di investimento.
• Reti generative avversarie (GANs) utilizzano sia la modellazione generativa che discriminativa come parte del modello generativo più ampio. Il generatore inizialmente si allena e produce nuovi punti dati nel tempo. Questi output vengono poi inseriti nel sottomodello discriminativo per classificare quali parti dei dati generati sono reali o false.
• Naive Bayes: Naive Bayes è un metodo probabilistico semplice che classifica nuovi dati di input confrontando le sue caratteristiche o attributi indipendenti con la distribuzione di probabilità precedente. È interamente basato sul "teorema di Bayes" ed è un metodo popolare per classificare dataset più piccoli. 
• Campo casuale di Markov: Il campo casuale di Markov rappresenta la probabilità congiunta delle variabili utilizzando grafi tecnici dove le variabili sono nodi e gli spigoli possono suggerire le dipendenze all'interno dei dati. È un algoritmo comune utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale e la modellazione di grandi linguaggi.
• Modello di Markov nascosto: Un modello di Markov nascosto è un algoritmo statistico per interpretare e classificare dati sequenziali dove l'output dipende da stati nascosti. Cattura la classe giusta tramite stato nascosto e funzione di attivazione che determina la classe giusta. 
• Allocazione di Dirichlet latente: Questo modello generativo è utilizzato per la modellazione di argomenti. Assume i documenti come una miscela di argomenti, genera probabilità per diversi argomenti e assegna probabilità a ciascun argomento prima di assegnarlo a una categoria specifica.

Tipi di modelli discriminativi

I modelli discriminativi sono più appropriati per analizzare dati esistenti piuttosto che creare un nuovo output. Utilizzano queste informazioni per determinare i confini tra categorie o oggetti in testi e immagini. Questo permette agli utenti di identificare sia schemi che anomalie in grandi set di dati.

Ad esempio, le informazioni inserite in un modello discriminativo possono separare i dati dei voti universitari in categorie Pass o Fail basate sull'etichettatura dei dati precedenti. I tipi più comuni sono definiti qui.

• Regressione logistica è un modello lineare semplice utilizzato per la classificazione binaria tra due gruppi distinti nei dati. I valori dei dati di input devono risultare in un output tra 0 e 1. Ad esempio, le banche potrebbero utilizzare la regressione logistica per prevedere se una transazione con carta fosse genuina (0) o fraudolenta (1) – ci sono solo due possibili risultati nell'analisi dei dati, e non viene creato nulla di nuovo. Il modello sta semplicemente valutando le relazioni tra i punti dati di input.
• Alberi decisionali sono anche utilizzati per il lavoro di classificazione. Questi modelli utilizzano una struttura "se questo, allora quello" per creare rami di possibili risultati basati su certe scelte. L'albero divide progressivamente i dati in gruppi sempre più piccoli basati sugli attributi di ciascun punto dati individuale. L'albero continua a ramificarsi, con meno pezzi di dati in ciascun ramo man mano che l'albero procede fino a quando i dati non possono più essere ulteriormente divisi.
• Macchine a vettori di supporto (SVM) possono essere applicate sia al lavoro di classificazione che di regressione. I confini di due punti dati creano uno spazio vuoto tra di loro noto come vettore di supporto o margine. Questo è come una zona cuscinetto tra due oggetti o punti dati, quindi più grande è il margine, meglio il modello è in grado di identificare questi come due classi separate. Le SVM hanno numerose applicazioni, dal software di riconoscimento facciale all'analisi del sentiment.
• Reti neurali (per la classificazione):  Le reti neurali elaborano principalmente testo sequenziale memorizzando l'input in uno stato nascosto e attivando il nodo di output corretto nello stato successivo in conformità con l'input precedente. Il tipo più popolare di rete neurale è la rete neurale artificiale (ANN), RNN e CNN. 

I modelli discriminativi sono ampiamente utilizzati per la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti nel machine learning, poiché utilizzano reti neurali su larga scala che imitano la comprensione umana per identificare le qualità di un'immagine. Possono anche essere utilizzati per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come l'analisi del sentiment e le recensioni di traduzioni multilingue.

Settori che utilizzano modelli generativi

Con i modelli generativi che creano nuovi output, i settori che già dispongono di una grande quantità di dati possono utilizzarli in vari modi per rendere il loro lavoro più produttivo ed efficiente.

Sanità

Il campo medico deve superare numerose sfide per salvare la vita dei pazienti. Gli strumenti di intelligenza artificiale (AI) predittiva e generativa aiutano i professionisti medici a riferire sulle immagini, scoprire nuovi farmaci attraverso ricerche sintetizzate e personalizzare il trattamento per i pazienti in base alle loro esigenze e alla loro storia medica. 

I modelli generativi possono anche dare ai medici e ai farmacisti più tempo nella loro giornata semplificando e automatizzando compiti come la trascrizione delle note dei pazienti e la sintesi delle informazioni sui pazienti per la revisione.

Marketing 

Nel mondo della pubblicità, i marketer utilizzano modelli generativi per creare campagne che raggiungano nuovi mercati. Compiti come scrivere descrizioni di prodotti o creare tag di immagini ottimizzati per i motori di ricerca (SEO) richiedono un tempo significativo, ma gli strumenti di AI generativa possono accelerare questo processo e lasciare ai team più tempo per lo sviluppo della strategia. I modelli di AI possono anche creare raccomandazioni personalizzate per i clienti basate sui dati delle loro esperienze precedenti.

Produzione 

Ingegneri e produttori possono accelerare il loro processo di progettazione utilizzando strumenti di AI generativa per creare nuove idee che si adattino ai vincoli di un progetto e corrispondano a progetti simili completati in passato. 

I modelli generativi possono anche essere utilizzati per monitorare le esigenze di manutenzione in corso per le attrezzature basate su dati storici e avvisare i team di potenziali problemi prima che una macchina si guasti.

Media 

Nuovi media, come contenuti visivi e audio, possono essere prodotti utilizzando strumenti generativi. Le aziende di sport o eventi dal vivo possono facilmente creare video di momenti salienti con AI generativa per fornire informazioni ai fan più velocemente di quando il lavoro viene svolto solo dagli esseri umani.

Per le testate giornalistiche e le pubblicazioni online che gestiscono migliaia di pezzi di dati e contenuti, l'AI generativa può rendere molto più facile localizzare e aggiornare i file esistenti.

Settori che utilizzano modelli discriminativi 

Anche se i modelli discriminativi non creano nuovi dati da soli, hanno comunque molti usi. Molti settori beneficiano di questi strumenti per migliorare il processo decisionale aziendale e migliorare le prestazioni aziendali.

Retail e e-commerce

Quando sei un venditore, devi comprendere le tendenze del mercato e l'impatto potenziale che hanno sulle vendite future, sia online che in un negozio fisico. Utilizzando modelli discriminativi, i proprietari di aziende possono prendere dati storici precedenti e fare previsioni più accurate su come sarà il fatturato.

I modelli discriminativi semplificano le decisioni proattive che influenzano il risultato economico della tua azienda. Puoi ottimizzare meglio le tue strategie di prodotto, come prevedere la stagionalità e la popolarità dei prodotti, oltre a ottenere una migliore comprensione del comportamento dei clienti.

Pubblicità e marketing 

Vendere prodotti e servizi richiede una comprensione di come i clienti pensano e si comportano. Utilizzando dati esistenti in un modello discriminativo, i marketer possono segmentare i clienti basandosi su schemi nel loro comportamento e creare campagne mirate attorno a questa segmentazione. 

Ad esempio, i clienti che rientrano nella categoria dei genitori potrebbero ricevere marketing mirato per le vendite di ritorno a scuola, aumentando la probabilità che effettuino un acquisto perché la pubblicità parla alle loro circostanze.

Finanza 

Anche se la finanza è ancora vista come un settore tradizionale, i suoi meccanismi interni stanno cambiando rapidamente per tenere il passo con la tecnologia, incluso l'uso di modelli di AI discriminativa. I finanzieri hanno reso popolare la modellazione predittiva, principalmente quando si concentra sulla realizzazione di previsioni su azioni o tassi di interesse utilizzando dati passati e rapporti economici.

I professionisti finanziari si affidano anche all'analisi predittiva per esaminare i dati di traduzione per trovare anomalie che potrebbero indicare attività fraudolente o determinare i livelli di rischio.

Veicoli e macchinari autonomi 

La modellazione discriminativa è particolarmente utile nei veicoli autonomi, o a guida autonoma, perché può identificare i confini degli oggetti nella classificazione e nell'etichettatura delle immagini. Comprendere gli oggetti nel mondo reale, in tempo reale, mantiene al sicuro i passeggeri e i pedoni e consente ai veicoli autonomi di mappare accuratamente il mondo intorno a loro con la modellazione predittiva basata su immagini.

Modello generativo vs. discriminativo: benefici e sfide

L'IA generativa è ancora agli inizi, quindi gli utenti non dovrebbero aspettarsi troppo da questi strumenti inizialmente. Se l'accuratezza è una priorità, i modelli discriminativi ti si adatteranno meglio. Ma altri tipi di modelli di AI presentano sfide significative.

Accuratezza e affidabilità 

La novità dei modelli generativi significa che spesso creano dati inaccurati quando esistono problemi nel dataset. Non dovremmo mai affidarci completamente a questi strumenti a causa del potenziale di inaccuratezza che i dati non etichettati e non supervisionati hanno. I modelli discriminativi hanno i loro difetti ma sono tipicamente più affidabili e accurati poiché utilizzano solo dati etichettati.

Privacy 

La privacy nella modellazione AI può essere un problema con entrambi i tipi, ma soprattutto per i generativi. Se contenuti privati o sensibili all'interno dei set di addestramento vengono utilizzati per creare nuovi output, la sicurezza dei dati originali potrebbe essere compromessa. 

Bias e trasparenza 

Il bias presenta una sfida particolarmente difficile per l'IA generativa. Ogni volta che i set di addestramento hanno bias o mancano di trasparenza su come è stato costruito l'algoritmo, gli output creati da questi modelli erediteranno i bias impliciti dai dati su cui sono stati addestrati. Costruire politiche per controllare questo il più possibile è essenziale quando si crea un nuovo modello generativo.

Prima etichettare; poi qualificare

Mentre i modelli generativi offrono funzionalità per prevedere tendenze comuni e classificare futuri token, i modelli discriminativi raggruppano i dati in modo intelligente creando mappe mentali. Entrambe queste tecniche vengono adottate per elaborare dataset sequenziali più grandi e creare onde in settori come il marketing, la sanità, la banca o il retail. Questi algoritmi miglioreranno in prestazioni e potranno essere distribuiti in settori industriali più ampi per raggiungere gradi di accuratezza più elevati.

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