Odborné vysvětlení: Generativní modelování je oblast strojového učení zaměřená na vytváření modelů, které mohou generovat nová data podobná trénovacím datům. Zahrnuje techniky jako Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) a autoregresivní modely. Tyto modely se učí zachytit pravděpodobnostní rozdělení dat a generovat nové vzorky z tohoto rozdělení. Cílem je nejen reprodukovat existující data, ale také vytvářet nové, realistické instance, které mohou být použity pro augmentaci dat, simulace nebo kreativní aplikace.
Vysvětlení pro laiky: Generativní modelování je jako učit počítač “představovat si” a vytvářet nové věci na základě toho, co už viděl. Představte si, že ukážete počítači tisíce obrázků koček, a pak ho požádáte, aby nakreslil novou kočku, kterou nikdy předtím neviděl. Počítač se naučí, jak kočky vypadají, a dokáže vytvořit nové, realistické obrázky koček. Toto se dá použít pro vytváření nové hudby, umění nebo dokonce pro simulaci možných scénářů v různých oblastech.
Generative Modeling is an area of machine learning focused on creating models that can generate new data similar to the training data. It includes techniques such as Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and autoregressive models. These models learn to capture the probability distribution of the data and generate new samples from this distribution. The goal is not only to reproduce existing data but also to create new, realistic instances that can be used for data augmentation, simulations, or creative applications.
