ml与g有什么不同?

机器学习（ML）是通过算法让计算机从数据中学习规律，自动优化模型；生成模型（G）则专注于创建新内容，如文字、图像或声音，模仿真实数据的分布。

区别

机器学习：主要解决预测和分类问题，比如识别图片中的物体或预测房价。它依赖大量标注数据训练模型，目标是提高准确率。常见应用包括垃圾邮件过滤和推荐系统。模型训练后，输入新数据能得到输出结果，但不会生成全新内容。

生成模型：专注于创造新数据，如写诗、画画或生成对话。它学习数据的内在模式，然后生成类似但不同的内容。比如聊天机器人回答问题，AI绘画工具创作艺术作品。生成模型不依赖标注数据，更注重创造性和多样性。