"Spiega la differenza tra modelli generativi e discriminativi."
I modelli generativi vengono utilizzati per generare dati da un campione, mentre i modelli discriminativi vengono utilizzati per classificare e differenziare i set di dati. I modelli generativi vengono addestrati per apprendere le distribuzioni di probabilità sottostanti dei dati, mentre i modelli discriminativi apprendono il confine dei dati. I modelli generativi richiedono più dati per apprendere e possono stimare classi sconosciute, mentre i modelli discriminativi richiedono meno dati di addestramento e possono solo classificare classi conosciute. Inoltre, i modelli generativi sono migliori nel gestire dati rumorosi e classi non viste, mentre i modelli discriminativi sono più veloci e precisi nella classificazione dei dati.