IA discriminativa vs IA generativa: Claves para entenderlas

El Deep Learning se ha convertido en una de las tecnologías claves para liberar todo el potencial de la IA en diversos ámbitos. Sus dos enfoques destacados engloban los modelos generativos y los discriminativos.  

Distinguir una de otra puede llevar a errores, por ello desgranamos las diferencias entre una y otra explicando sus capacidades, características y enfoques.  

Enfoque general

La IA tradicional o discriminativa se sustenta en 3 pilares: aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado, los que brinda información basada en el resultado de la agrupación.  

Por su parte, la IA generativa se refiere a sistema que pueden generar contenido nuevo (texto, imágenes, música, vídeos). 

Aproximación

Los modelos de IA no generativos realizan cálculos basado en datos de entrada (como clasificar una imagen o traducir un texto a otro idioma). 

Por el contrario, los generativos producen resultados “nuevos” como escribir textos, componer música, diseñar imágenes, etc. 

Objetivo

Los modelos generativos profundizan en la distribución subyacente de los datos de entrada. Al comprender la distribución de probabilidad conjunta de estos datos y las etiquetas, pueden generar contenido que se asemeje a los datos de entrenamiento, lo que permite una síntesis y aumento creativo de los datos. 

Por su parte, la IA discriminativa en lugar de modelar toda la distribución de datos, se centra en capturar la distribución de probabilidad condicional de las etiquetas según los datos de entrada.  

Enfoque de formación

Los modelos generativos aprovechan las técnicas de aprendizaje no supervisado para desentrañar la distribución subyacente de los datos. Aprovechan los datos no etiquetados y tratan de captar las pautas y estructuras complejas presentes en ellos. Por ello, sus técnicas de entrenamiento de estos modelos incluyen la estimación de máxima verosimilitud, la inferencia variacional y el entrenamiento adversarial. 

Los modelos discriminativos se basan en el aprendizaje supervisado, utilizando datos etiquetados en los que tanto los datos de entrada como las etiquetas están disponibles durante el entrenamiento. Se centran en minimizar el error de clasificación o maximizar la probabilidad de predicciones de clase precisas. Para ello emplean técnicas como la retropropagación, la optimización por descenso de gradiente y la regularización para ajustar el límite de decisión y obtener una precisión de clasificación óptima. 

Generación de datos

Los modelos generativos pueden generar nuevas muestras como los datos de entrenamiento al capturar la distribución subyacente. Pueden crear nuevas instancias con características similares a las del conjunto de datos original, abriendo oportunidades para el aumento de datos o la síntesis de imágenes.  

Los modelos discriminatorios no tienen capacidades inherentes de generación de datos, pero sí que pueden generar indirectamente nuevas muestras aprovechando técnicas como el aumento de datos. Esto consiste en aplicar transformaciones a los datos existentes, como rotaciones, traslaciones o giros para ampliar la diversidad del conjunto de entrenamiento.  

Límite de decisión

Los modelos generativos captan indirectamente el límite de decisión modelando la distribución de datos subyacente. Al comprender los patrones y relaciones de datos, pueden generar muestras de varias regiones del espacio de características, incluso en regiones en las que los datos de entrenamiento pueden ser escasos.  

Los modelos discriminatorios destacan en el aprendizaje explícito del límite de decisión entre las distintas clases. En lugar de modelar toda la distribución de datos, se centran en optimizar el límite de decisión para lograr una clasificación precisa. Por ello, funcionan muy bien cuando el límite es relativamente sencillo o cuando las clases están bien separadas.  

Los modelos generativos y discriminativos ofrecen ventajas y aplicaciones únicas y distintas. Comprender sus diferencias es crucial para poder aprovechar su potencial, por ello, contar con un equipo experto en la materia supondrá el factor diferencial para asegurar el éxito.

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