Probabilitas
dan statistik, model generatif adalah model untuk menghasilkan data yang dapat
diobservasi, biasanya diberikan beberapa parameter tersembunyi secara acak. Ini
menentukan distribusi probabilitas bersama atas observasi dan urutan label.
Model generatif yang digunakan dalam pembelajaran mesin baik untuk pemodelan
data secara langsung (yaitu, pengamatan pemodelan menarik dari fungsi kepadatan
probabilitas), atau sebagai langkah menengah untuk membentuk fungsi kepadatan
probabilitas bersyarat. Sebuah distribusi bersyarat dapat dibentuk dari model
generatif melalui aturan Bayes '.
Shannon
(1948) memberikan contoh di mana tabel frekuensi pasangan kata bahasa Inggris
yang digunakan untuk menghasilkan kalimat yang diawali dengan "mewakili
dan cepat adalah baik"; yang tidak tepat Inggris tapi yang akan semakin
perkiraan sebagai meja dipindahkan dari pasangan kata ke kata kembar tiga dll.
Model
generatif kontras dengan model diskriminatif, dalam model generatif adalah
model probabilistik penuh dari semua variabel, sedangkan model diskriminatif
menyediakan model hanya untuk variabel sasaran (s) tergantung pada variabel
yang diamati. Jadi model generatif dapat digunakan, misalnya, untuk
mensimulasikan (yaitu menghasilkan) nilai setiap variabel dalam model,
sedangkan model diskriminatif memungkinkan hanya sampling variabel sasaran
tergantung pada jumlah diamati. Terlepas dari kenyataan bahwa model
diskriminatif tidak perlu model distribusi dari variabel yang diamati, mereka
umumnya tidak bisa mengungkapkan hubungan yang lebih kompleks antara variabel
yang diamati dan sasaran. Mereka tidak perlu melakukan lebih baik daripada
model generatif pada klasifikasi dan regresi tugas.
Pengertian
Pembelajaran Generatif Pembelajaran Generatif (PG) merupakan terjemahan dari
Generative Learning (GL). Menurut Osborno dan Wittrock dalam Katu (1995.b:1),
pembelajaran generatif merupakan suatu model pembelajaran yang menekankan pada
pengintegrasian secara aktif pengetahuan baru dengan menggunakan pengetahuan
yang sudah dimiliki mahasiswa sebelumnya. Pengetahuan baru itu akan diuji
dengan cara menggunakannya dalam menjawab persoalan atau gejala yang terkait.
Jika pengetahuan baru itu berhasil menjawab permasalahan yang dihadapi, maka
pengetahuan baru itu akan disimpan dalam memori jangka panjang.
Daftar Pustaka
Tidak ada komentar:
Posting Komentar