 Üretken ve ayrımcı modeller arasındaki farkı açıklar.
Üretken modeller bir örneklemden veri üretmek için kullanılırken, ayırt edici modeller veri setlerini sınıflandırmak ve farklılaştırmak için kullanılır. Üretken modeller, verilerin altında yatan olasılık dağılımlarını öğrenmek için eğitilirken, ayrımcı modeller verilerin sınırını öğrenir. Üretken modeller, öğrenmek için daha fazla veri gerektirir ve bilinmeyen sınıfları tahmin edebilirken, ayırt edici modeller daha az eğitim verisi gerektirir ve yalnızca bilinen sınıfları sınıflandırabilir. Ek olarak, üretken modeller gürültülü verileri ve görünmeyen sınıfları işlemede daha iyiyken, ayırt edici modeller verileri sınıflandırmada daha hızlı ve daha doğrudur.