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这些模型的一些常见用例是

1. 合成数据生成
对于许多计算机视觉模型来说，拥有大量的训练图像数据集至关重要。这些模型必须使用同一图像或特征的许多变体进行训练。

从不同角度、背景或色调拍摄同一物体的照片并不总是现实的。受到限制，因为它们的创建需要特定领域的技能。例如，您需要联系肺科医生、放射实验室以及同意的患者和医院，才能为特定的肺部疾病创建一组 X 射线图像。

在这种情况下，最务实的选择是创建一个小型但高度策划且相关的数据集，然后综 BC 数据泰国 合生成与原始数据集类似的 新数据点。

2.图像和文本的生成
从文本描述生成新图像或从输入文本生成新文本。唯一可以处理此类任务的模型是生成模型。

DALL-E、MidJourney和Stable Diffusion等图像生成模型通常用于生成符合特定描述且不侵犯现有版权的图像。

同样，法学硕士通常用于生成虚构的故事情节、营销口号和标语、文档摘要和其他类似材料。

3. 联合概率分布建模
生成模型用于基于基础数据的联合概率分布的任务。对资产收益的联合分布进行建融和风险管理中很常见。

例如，投资经理可能想知道两只不同股票的价格同时上涨或下跌的概率：联合 PDF 可以回答这些问题。

早在“生成模型”一词被广泛采用之前，金融服务业就一直在使用这些统计方法。

4.无监督分类
无监督分类等问题特别适合高斯混合模型。在这些问题中，您拥有大量数据点，但您不知道它们属于多少个或属于什么类别。可以合理地预期数据来自 GMM 可以建模的分布组合。

如果事先知道类别的数量和清单，歧视性方法会更合适。

GMM 在异常值分析（异常检测、欺诈检测等）中也很有用，其中“常见”数据（例如不同客户群体的行为）可以建模为不同分布的组合。异常数据点是那些与任何其他模式显着不同的数据点。

5. 序列建模
涉及序列的问题通常使用隐马尔可夫模型来解决。日常用例是基因组序列建模和重测序。