بعض النماذج تصنف البيانات، بينما يقوم البعض الآخر بإنشائها. تتعلم النماذج التوليدية التوزيع الأساسي للبيانات، ويمكنها أخذ عينات منها، مما ينتج عنه أمثلة جديدة تشبه مجموعة التدريب. إنها تجيب على سؤال كيفية توليد البيانات، وليس فقط كيفية تصنيفها.

تشمل الأمثلة الكلاسيكية نموذج بايز البسيط ونماذج خليط غاوسي. أما الأساليب الحديثة فتعتمد على الشبكات العصبية: المشفرات التلقائية المتغيرة، والشبكات التوليدية التنافسية، ونماذج الانتشار. ويوازن كل منها بين جودة العينة، واستقرار التدريب، والتكلفة الحسابية.

النماذج التوليدية الشائعة

• المشفرات التلقائية المتغيرة
• الشبكات التوليدية التنافسية
• نماذج الانتشار
• نماذج الانحدار الذاتي
• تطبيع التدفقات

التقييم صعب. تميل درجات الاحتمالية إلى تفضيل بعض العائلات، بينما تميل الجودة البصرية إلى تفضيل عائلات أخرى. لا يوجد مقياس واحد يحدد ما إذا كانت العينات المُولَّدة مفيدة ومتنوعة ومطابقة لتوزيع التدريب.