Un modelo generativo aprende cómo lucen los datos con los que fue entrenado —imágenes, texto, audio— de forma que después pueda producir ejemplos completamente nuevos que parezcan pertenecer a esa misma categoría, en lugar de solo clasificar o predecir algo sobre datos ya existentes.
Su contraste con un modelo discriminativo
Mientras que un modelo generativo aprende cómo se ven los datos en general, un modelo discriminativo se enfoca en distinguir entre categorías dadas, sin necesariamente aprender a generar nuevos ejemplos de ninguna de ellas.