Les modèles génératifs et discriminatifs sont deux approches fondamentales en apprentissage automatique. Chacune présente des avantages et des inconvénients qui les rendent mieux adaptées à certains types de tâches. Les modèles génératifs visent à modéliser comment les données sont générées en termes de distribution de probabilité jointe des caractéristiques et des classes. En revanche, les modèles discriminatifs se focalisent uniquement sur la frontière entre les différentes classes de données.
1. Capacité de modélisation des distributions de données : Les modèles génératifs, comme les Naive Bayes ou les GANs (Generative Adversarial Networks), permettent de comprendre et de modéliser la distribution de toutes les données, et pas seulement des frontières de décision. Cela les rend capables de générer de nouvelles données similaires à celles d’origine. Par exemple, les GANs sont largement utilisés pour créer des images réalistes de personnes ou d’objets inexistants (Goodfellow et al., 2014).
1. Gestion des données manquantes : Grâce à leur nature probabilistique, les modèles génératifs peuvent plus facilement gérer les données manquantes. Par exemple, dans un contexte de médecine, où des interventions sur des enregistrements partiels sont nécessaires, les modèles génératifs sont mieux adaptés.
1. Apprentissage non supervisé et semi-supervisé : Les modèles génératifs peuvent être employés dans des scénarios où il y a peu de données étiquetées disponibles, car ils peuvent utiliser de grandes quantités de données non étiquetées pendant l’entraînement. Par exemple, les VAEs (Variational Autoencoders) peuvent apprendre des représentations utiles des données (Kingma et Welling, 2013).
1. Complexité de calcul : Modéliser la distribution jointe de toutes les variables peut être computationnellement coûteux et complexe, particulièrement pour les données de haute dimension.
1. Performance en classification : Les modèles génératifs, bien qu’utile dans la disponibilité de peu de données, sont souvent moins performants que les modèles discriminatifs dans des tâches de classification classiques lorsqu’il y a une grande quantité de données étiquetées. Cela est dû au fait qu’ils essaient de modéliser plus d’informations que nécessaire pour séparer les classes.
1. Meilleures performances en classification : Les modèles discriminatifs, tels que les régressions logistiques et les SVM (Support Vector Machines), sous-performent souvent dans des tâches de classification avec une grande quantité de données. Leur focus uniquement sur la frontière de décision permet une performance de classification plus haute. Par exemple, une régression logistique peut être très efficace pour la classification binaire (Ng et Jordan, 2001).
1. Moins de présomptions sur les données : Contrairement aux modèles génératifs, les modèles discriminatifs ne nécessitent pas de modéliser les distributions génératrices des données, ce qui les rend souvent plus flexibles et plus robustes dans diverses situations pratiques (Bishop, 2006).
1. Pas de génération de nouvelles données : Les modèles discriminatifs ne peuvent pas générer de nouvelles instances de données car ils ne modélisent pas les distributions de données.
1. Gestion des données manquantes : Contrairement aux modèles génératifs, les modèles discriminatifs ont plus de difficultés à gérer les données manquantes.
En conclusion, le choix entre modèles génératifs et discriminatifs dépend des spécificités et contraintes de la tâche à accomplir, de la nature des données disponibles, et des besoins spécifiques en termes de performance et de flexibilité.
