機械学習における「識別モデル（Discriminative Model）」と「生成モデル（Generative Model）」の相違に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典生成AIパスポートオリジナル模擬試験
ア
識別モデルはデータの背後にある確率分布そのもの P(X) をモデル化して新しいデータを作り出し、生成モデルはデータの決定境界のみを学習してラベルを分類する。
イ
識別モデルは文章の要約や画像の新規生成などの創造的タスクに特化しており、生成モデルはスパムメール判定や製品の良否判定などの分類タスクに特化している。
ウ
識別モデルと生成モデルは数学的に全く同一の目的関数を最適化しており、モデルのパラメータ規模が100億を超えたものを慣習的に生成モデルと呼んでいる。
エ
識別モデルは与えられた入力 X に対してラベル Y が現れる条件付き確率 P(Y|X) を学習するのに対し、生成モデルはデータとラベルの同時確率 P(X, Y) やデータ自身の分布 P(X) を学習して新たなデータを創出できる。