Увидела вот такое простое объяснение и кайфанула!
Забирайте тоже себе:

Запутались в ML, NLP, генеративных и других моделях ИИ?

Вот краткий обзор 6 самых важных типов моделей ИИ, которые нужно понимать в 2025 году 👇

1) Модели машинного обучения (ML)
Обучаются на размеченных и неразмеченных данных для классификации, предсказаний и выявления закономерностей.
Примеры: деревья решений, SVM, XGBoost.

2) Модели глубокого обучения (Deep Learning)
Нейросети, предназначенные для работы с неструктурированными данными — изображениями, аудио и текстом.
Включают CNN, RNN, Transformers и GAN.

3) Модели обработки естественного языка (NLP)
Направлены на понимание и генерацию человеческой речи. Используются в чат-ботах, резюмировании текстов и голосовых ассистентах (например, GPT и BERT).

4) Генеративные модели
Создают контент — от текста до изображений и музыки.
Примеры: GPT-4, DALL·E, StyleGAN.

5) Гибридные модели
Объединяют логические правила и нейросети. Идеальны для задач, требующих как рассуждений, так и понимания контекста (например, RAG-пайплайны).

6) Модели компьютерного зрения (Computer Vision)
Работают с изображениями и видео. Используются в распознавании объектов, лиц и медицинской диагностике.
Примеры: YOLO, ResNet.

У каждой модели свои сильные стороны, и понимание того, какая подходит под вашу задачу — это уже половина успеха.

@aiformanagers