G検定（JDLA） 練習問題 11：生成モデルと識別モデルの違い

正解は「生成モデルは学習データと類似した新たなデータを生成できるが、識別モデルは基本的に入力に対するラベルやクラスの予測に特化している」です。

【正解の理由】
生成モデル（＝データがどのように生成されたかという分布そのものを学習し、その分布に従った新しいデータを作り出せるモデル）は、学習データと似た新たなデータ（画像・文章など）を生成できる点が特徴です。一方、識別モデル（＝入力データを与えられたときに、それがどのクラス・ラベルに属するかを予測することに特化したモデル）は、データの生成ではなく分類・予測に特化しています。

【不正解の理由】
• 「識別モデルはデータの同時分布P(x, y)を学習し、生成モデルは条件付き分布P(y|x)を学習する」という説明は誤りです。実際には学習対象が逆で、生成モデルが同時分布P(x, y)を、識別モデルが条件付き分布P(y|x)を学習します。
• 「サポートベクターマシン（SVM）は代表的な生成モデルの一つである」という説明は誤りです。SVMは代表的な識別モデルの一つです。
• 「生成モデルは教師あり学習でしか実現できず、教師なし学習には利用できない」という説明は誤りです。GAN（敵対的生成ネットワーク）やVAE（変分オートエンコーダ）など、多くの生成モデルは教師なし学習・自己教師あり学習の枠組みで利用されています。
• 「識別モデルは新しい画像やテキストを一から作り出すことを主目的としたモデルである」という説明は誤りです。これは生成モデルの説明であり、識別モデルの目的は分類・予測です。