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生成モデルと識別モデル

ベイズ統計 を知っていると、 パターン認識 の分野にある、生成モデルと識別モデルの区別ができるようになります。

識別モデル

識別モデルは、「P（Y|X）を直接推定する方法」と呼ばれます。

ロジスティック回帰分析 など、Xがあると、Yになる確率がわかるような数式を作る方法があります。

生成モデル

一方、生成モデルは、P（X|Y）、P（Y）、P（X）の３つをまず求めてから、 ベイズの定理 を使って、P（Y|X）を推定します。

生成モデルと識別モデルの使い分け

識別モデルの使い道

識別（ パターン認識 ）が目的なら、生成モデルと識別モデルは、同じ使い道ができます。 この目的だけなら、識別モデルの方が、シンプルなモデルになっているので便利です。

生成モデルの使い道

あえて、生成モデルを使う場合として、P（X|Y）を使いたい場合があります。 P（X|Y）を求めるので、「あるYになるXを求める」という使い方ができます。

いろいろな応用が考えられますが、例えば、 「データを人工的に作る」、「データを人工的に増やす」ということができるようになります。 前者は、自ら何かを作る 人工知能 の技術として、 後者は ディープラーニング（深層学習） の弱点を補う技術として、特に注目されているようです。

参考文献

「フリーソフトではじめる機械学習入門」 荒木雅弘　著　森北出版　2014
生成モデルと識別モデルの違いについて、少しコメントがあります。