Словарь ИИ
Что такое дискриминативная модель
Коротко
Дискриминативная модель это модель машинного обучения, которая по признакам объекта сразу предсказывает ответ, например класс, и не пытается описать, как устроены сами данные.
Основы ИИ · discriminative model
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Учитель показывает тебе две кучки камешков: гладкие и шершавые. Тебе не нужно знать, как камешки появились в реке или из чего они состоят. Достаточно провести пальцем и сказать, в какую кучку положить новый. Некоторые программы учатся похоже: они не рисуют и не сочиняют, а только быстро решают, куда отнести вещь.
Простыми словами
Модели машинного обучения можно поделить на два лагеря. Генеративные учатся тому, как выглядят данные, и поэтому умеют создавать новые: тексты, картинки, голос. Дискриминативные учатся только проводить границу между вариантами ответа. Почтовый фильтр смотрит на письмо и решает, спам это или нет, ему не нужно уметь сочинять письма. Банковская система по анкете оценивает риск невозврата. Такие модели проще, быстрее и часто точнее в своей узкой задаче, но новых данных они не создают.
Для бизнеса
Большая часть ИИ, который приносит деньги без шума, устроена именно так: скоринг, антифрод, классификация обращений, поиск брака на конвейере, прогноз оттока. В работе такие модели дешевле генеративных, отвечают за доли секунды и дают понятную метрику качества: точность, полноту, долю ошибок. Им нужны размеченные примеры, и стоимость проекта часто определяет именно разметка. Риск в данных: если в обучающей выборке есть перекос, модель его повторит, например станет чаще отказывать определенной группе клиентов. Перед запуском качество проверяют по сегментам, а не только в среднем. При разборе входящих заявок такой классификатор часто ставят первым звеном, до ответа и передачи в CRM.
Для специалиста
Дискриминативная модель (discriminative model) напрямую оценивает условное распределение P(y|x) или строит решающую функцию f(x), не моделируя распределение признаков. Генеративная модель (generative model) оценивает совместное P(x, y) или P(x) и получает P(y|x) по формуле Байеса. Типичные дискриминативные методы: логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM), условные случайные поля (CRF), градиентный бустинг, большинство нейросетевых классификаторов. Э. Ын и М. Джордан (NIPS 2001) сравнили логистическую регрессию с наивным байесовским классификатором и показали два режима: асимптотическая ошибка дискриминативного метода ниже, но генеративный быстрее приближается к своей, более высокой асимптоте, поэтому на малых выборках может выигрывать. В генеративно-состязательных сетях (GAN) дискриминатором называют часть, которая отличает настоящие примеры от сгенерированных: это частный случай того же подхода.
Не путать. Не путать с дискриминацией людей: здесь слово значит «различать», то есть отделять один класс объектов от другого.
Пример
Страховая компания обучает модель на прошлых заявлениях о выплате, и та по двадцати признакам оценивает вероятность мошенничества. Подозрительные случаи уходят специалисту, остальные оплачиваются автоматически.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Чем дискриминативная модель отличается от генеративной?
Какие модели относятся к дискриминативным?
Источники
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений