Generative models vs Discriminative models

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây, với nhiều cách tiếp cận và kỹ thuật khác nhau được phát triển để giải quyết các vấn đề khác nhau. Hai cách tiếp cận nổi bật trong AI là generative AI và discriminative AI. 

(Nguồn:  https://www.researchgate.net/publication)

Generative AI

Generative AI chủ yếu tập trung vào việc tạo ra dữ liệu mới dựa trên những dữ liệu mà nó được tiếp cận trong quá trình huấn luyện. Generative AI học từ các dữ liệu đã có, cố gắng nắm bắt các kiến thức về hình mẫu và cấu trúc trong dữ liệu. Sau đó, nó sử dụng kiến thức đó để tạo ra dữ liệu mới trông giống như dữ liệu gốc.

(Nguồn: https://gcloud.devoteam.com/wp-content/uploads/sites/32/2023/07/image-1.png)

        Một số ví dụ của  Generative AI

• Naive Bayes
• Hidden Markov Models
• Autoencoder
• Boltzmann Machines
• Variational Autoencoder
• Generative Adversarial Networks (GAN)
• ...

Discriminative AI

Discriminative AI  tập trung vào việc tìm hiểu điều kiện để phân tách các lớp khác nhau trong dữ liệu đầu vào. Discriminative AI không tạo ra dữ liệu mới như Generative AI; thay vào đó, nó tập trung vào việc phân loại hoặc dán nhãn càng chính xác càng tốt cho dữ liệu mà nó cần xử lý.

  Một số ví dụ của Discriminative AI

• Hồi quy logistic (Logistic regression)
• Support vector machines
• Cây quyết định ( Decision trees)
• K-Means 
• ...

Một số ứng dụng điển hình của Generative AI

• Tạo nội dung (Content Generation): Một số ví dụ của hướng ứng dụng này là  thatGPT, Jasper Chat và Google Bard...

• Sáng tạo âm nhạc (Music Creation): Ví dụ như các ứng dụng Soundful, Amper Music và AIVA

• Mô hình 3D (3D Modeling): tạo ra các mô hình kỹ thuật số giống với các vật thể vật lý về kết cấu, kích thước và hình dạng. Một trong những cách tiếp cận phổ biến đối với mô hình 3D là sử dụng GAN.  Các ví dụ đáng chú ý về nền tảng AI tổng hợp dành cho mô hình 3D bao gồm Alpha3D và 3DFY.ai. 

• Phát triển trò chơi (Game Development): Ví dụ như các ứng dụng Unity Machine Learning Agents và Charisma AI. 

• Chatbots và trợ lý ảo (Chatbots and Virtual Assistants): Ví dụ tiêu biểu là Siri và Google Assistant. 

• Tạo code trong lập tri2nhh (Code Generation): OpenAI, Copilot và Codex...

• Sáng tạo nghệ thuật (Art Creation ): Ví dụ như DALL-E 2 và Nightcafe

• Tạo giọng nói (Voice Generation ): Ví dụ như Replica Studios, Lovo và Synthesys.

Tham khảo

• https://101blockchains.com/top-generative-ai-examples/
• https://bravonet.digital/2023/09/16/understanding-the-difference-between-generative-ai-and-discriminative-ai/
• https://www.turing.com/kb/generative-models-vs-discriminative-models-for-deep-learning
• https://www.linkedin.com/pulse/understanding-distinction-generative-models-vs-shailendra-prajapati/