生成モデル

生成モデルは、学習データの特徴（分布）を学び、それに似た新しい画像、文章、音声などを生成するモデルです。

■ 試験で押さえるポイント

• データを分類する境界を学ぶ識別モデルとは目的が異なります。

• GAN、拡散モデル、自己回帰モデルなどがあります。

• 生成されたものが事実であるとは限りません。

■ 選択肢での判断ポイント

データの分布を学んで新しいデータを作るモデルです。

例: 手書き数字の画像の特徴を学び、学習データにない新しい数字の画像を作ります。