生成AIの基礎比較問題
生成AIにおける「判別モデル（Discriminative Model）」と「生成モデル（Generative Model）」の違いとして最も適切なものはどれですか？
A.判別モデルは新しいデータを生成できるが、生成モデルはデータの分類にのみ使用される
✗ 説明が逆です。データ生成は生成モデルの役割であり、判別モデルは分類に特化しています。
B.生成モデルはデータの境界線を学習してラベルを予測し、判別モデルはデータの分布を学習して新データを生成する
✗ 説明が逆です。判別モデルが境界線学習、生成モデルがデータ分布学習を行います。
C.判別モデルは入力データのクラス境界を学習して分類を行い、生成モデルはデータの分布を学習して新しいデータを生成する← 正解
✓ 正解です。判別モデルは分類境界を学習し、生成モデルはデータ分布を学習して新データを生成します。
D.判別モデルと生成モデルはどちらも新しいデータを生成する能力を持つが、アーキテクチャが異なる
✗ 判別モデルは新しいデータを生成する能力を持たず、分類・識別に特化しています。