النماذج التوليدية (Generative Models) في الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تعلم التوزيع الاحتمالي (Probability Distribution) للبيانات، بحيث يمكنها توليد عينات جديدة (New Samples) تشبه البيانات الأصلية. بخلاف النماذج التمييزية (Discriminative Models) التي تركز على التنبؤ أو التصنيف، فإن النماذج التوليدية قادرة على إبداع محتوى جديد.
من أبرز أدوار النماذج التوليدية:
• توليد بيانات جديدة (Data Generation): مثل الصور، النصوص، والأصوات المشابهة للبيانات الحقيقية.
• تحسين البيانات (Data Augmentation): دعم تدريب النماذج الأخرى بإنشاء بيانات إضافية.
• التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): اكتشاف البنى والأنماط في البيانات بدون تسميات.
• المحاكاة (Simulation): بناء بيئات افتراضية لاختبار النماذج.
• التطبيقات الإبداعية (Creative Applications): مثل الفن التوليدي، الموسيقى، وتصميم المنتجات.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق