Generative Models

Les Generative Models sont des méthodes d’apprentissage automatique utilisées pour générer de nouvelles données similaires aux données d’entraînement. L’objectif est de modéliser la distribution des données afin de produire des exemples réalistes ou de compléter des ensembles de données.

Ces modèles apprennent les caractéristiques statistiques des données existantes et peuvent générer des images, du texte, des sons ou d’autres types de données. Parmi les approches populaires, on trouve les Variational Autoencoders (VAE), les Generative Adversarial Networks (GAN) et les modèles de diffusion.

Les Generative Models sont utilisés en science des données, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, art numérique et simulation pour créer des données synthétiques, améliorer la diversité des ensembles de données et tester des hypothèses.

La qualité des modèles génératifs peut être évaluée à l’aide de métriques spécifiques comme l’Inception Score, la Fréchet Inception Distance (FID) ou la qualité visuelle/qualitative des échantillons générés.

En résumé, les Generative Models permettent de créer de nouvelles données réalistes en apprenant la distribution et les caractéristiques des données existantes.