확률론적 생성 모델
데이터의 확률 분포를 학습하여 그 분포로부터 새로운 데이터 샘플을 생성해내는 모델의 범주이다. 실제 데이터와 유사한 통계적 특성을 가진 합성 데이터를 만들어내는 것이 주된 목적이다.