Etude 01

Introduction à la Modélisation Générative

• Définition et Importance : La modélisation générative consiste à créer des modèles capables de générer des données nouvelles et originales similaires à un ensemble de données d’entraînement. C’est une partie essentielle de l’intelligence artificielle, utilisée dans des domaines variés comme la création d’images, la génération de texte et la synthèse audio.

Types de Modèles Génératifs

• Modèles Paramétriques et Non Paramétriques : Vous apprendrez la différence entre les modèles qui supposent une forme spécifique pour la distribution des données (paramétriques) et ceux qui ne font pas de telles suppositions (non paramétriques).
• Modèles Explicites et Implicites : Vous explorerez les modèles qui définissent directement une fonction de densité de probabilité (explicites) et ceux qui ne le font pas mais peuvent toujours générer des données (implicites).

Lisez de la page 03 a la page 08