Les paradigmes d'apprentissage génératif et discriminatif pour résoudre les problèmes de prédiction en l'apprentissage automatique sont souvent mis en opposition, l'un permettant de bien modéliser la structure des données mais dont la prédiction est fortement biaisée, l'autre permettant de créer une règle de décision asymptotiquement optimale, mais souvent difficile à interpréter.