머신러닝에서는생성 모델이는 데이터를 직접 모델링하는 데 사용할 수도 있고, 변수 간의 조건부 확률 분포를 설정하는 데 사용할 수도 있습니다. 조건부 확률 분포는 베이즈 정리의 생성 모델을 기반으로 할 수 있습니다.

생성 모델은 분류 및 클러스터링과 같은 비지도 작업에 적합합니다. 일반적인 생성 모델은 다음과 같습니다.

• 가우스 혼합 모델 및 기타 혼합 모델
• 은닉 마르코프 모델
• 무작위 문맥 자유 문법
• 나이브 베이즈 분류기
• AODE 분류기
• 잠재 디리클레 할당 모델
• 제한된 볼츠만 머신