iPAS-初級AI應用規劃師-鑑別式AI與生成式AI的基本原理
鑑別式 AI（Discriminative AI）
基本原理
- 目標：學習輸入（X）與輸出標籤（Y）之間的映射關係，主要用來做分類（Classification）或回歸（Regression）。
- 主要方法(視實際使用場景可能會出現在生成式AI應用)：
- 邏輯迴歸（Logistic Regression）
- 支持向量機（SVM, Support Vector Machine）
- 隨機森林（Random Forest）
- 深度學習中的分類模型（如 ResNet、BERT）
應用
- 圖片分類：給定一張圖片，模型判斷它是「貓」或「狗」。
- 垃圾郵件偵測：輸入一封電子郵件，判斷它是否為垃圾郵件（Spam 或 Not Spam）。
- 情感分析：分析社交媒體貼文，判斷其情感是「正面」還是「負面」。
生成式 AI（Generative AI）
基本原理
- 目標：學習數據的分佈，並生成新的數據樣本，主要用來做資料生成（Data Generation）。
- 主要方法(視實際使用場景可能會出現在鑑別式AI應用)：
- 生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Network）
- 變分自編碼器（VAE, Variational Autoencoder）
- 自回歸模型（Autoregressive Models，如 GPT 系列）
- 擴散模型（Diffusion Models，如 Stable Diffusion）
應用
- 圖片生成：根據訓練資料，生成新的逼真圖片（如 DALL-E、Stable Diffusion）。
- 文本生成：根據輸入的提示詞，生成新的文章或對話（如 GPT-4）。
- 語音合成：模仿人的聲音來合成新的語音（如 Google 的 WaveNet）。
- 影片生成：根據簡單描述創建新的影片（如 Sora AI）。
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