鑑別式 AI（Discriminative AI）與生成式 AI（Generative AI）
鑑別式 AI（Discriminative AI）
- 負責區分不同類別，透過數據學習決策邊界，例如分類器。
生成式 AI（Generative AI）
- 透過 學習數據分佈 來產生 新的數據，
如圖像、文本、音頻等。
機器學習（Machine Learning, ML）
- AI 的核心領域，包含鑑別式與生成式 AI。
監督式學習（Supervised Learning）
- 需要 標籤數據 來訓練 AI 進行 分類或生成。
非監督式學習（Unsupervised Learning）
- 不需要 標籤數據，透過模式識別 來 學習 數據特徵。
鑑別式 AI 相關技術與應用
邏輯迴歸（Logistic Regression） - 最基本的鑑別式模型，用於二元分類。
支援向量機（SVM, Support Vector Machine） - 透過超平面來區分不同類別的數據。
決策樹（Decision Tree） - 根據數據特徵建立分類規則。
隨機森林（Random Forest） - 由多棵決策樹組成，提高分類準確率。
深度神經網路（Deep Neural Networks, DNN） - 多層神經網絡用於分類與預測任務。
卷積神經網絡（CNN, Convolutional Neural Network） - 主要用於影像識別，如人臉識別。
遞歸神經網絡（RNN, Recurrent Neural Network） - 處理序列數據，如語音識別與翻譯。
變分自動編碼器（VAE, Variational Autoencoder） - 可以用於生成新數據，
但同時具備鑑別能力。
Softmax 函數 - 在分類模型中，用來將輸出轉換為機率分佈。
交叉熵損失（Cross-Entropy Loss） - 常用於分類問題的損失函數。
生成式 AI 相關技術與應用
生成對抗網絡（GAN, Generative Adversarial Network）
- 由一個生成器（Generator）與一個鑑別器（Discriminator）組成，能夠生成高品質數據。
變分自動編碼器（VAE, Variational Autoencoder） -
一種深度學習模型，能夠學習數據分佈並生成相似數據。
自回歸模型（Autoregressive Model） - 例如 GPT，根據過去數據來預測未來數據。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）
- 生成式 AI 的代表性模型，可用於對話、文本創作等。
Transformer 架構 - AI 生成模型的核心技術，使用自注意力機制（Self-Attention）。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） -
主要用於 NLP 任務的鑑別式 AI 模型。
Diffusion Models（擴散模型） - 一種新的生成式 AI 方法，用於高品質圖像生成，
如 Stable Diffusion。
文本到圖像生成（Text-to-Image Generation） - 例如 DALL·E，可根據文本描述生成圖像。
語音生成（Text-to-Speech, TTS） - 例如 WaveNet，能夠產生自然語音。
風格轉換（Style Transfer） - 透過 AI 改變圖像風格，如將照片轉為藝術畫風。
生成式與鑑別式 AI 比較與應用場景
鑑別式 AI 的目標 - 將輸入數據分類，確定屬於哪一類，如垃圾郵件分類。
生成式 AI 的目標 - 產生新的、逼真的數據，如 AI 畫圖、AI 小說創作。
應用場景 - 鑑別式 AI - 臉部識別、安全監控、金融風險評估、醫療診斷。
應用場景 - 生成式 AI - 文本創作、音樂生成、虛擬角色設計、數據增強。
未來發展趨勢 - AI 的發展趨勢是結合生成式與鑑別式 AI，使其能夠既能識別又能創造，
如 AI 驅動的智能決策與內容創作。
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