到目前为止，我一直关注的所有教程（Python/Tensorflow）都是处理数据的，它们是分类问题。给出是或否答案的事物。现在我想找到有关使用 ML 从大型数据集中实际创建事物的教程。

例如，假设任务是使用数百万张人脸照片生成人脸。这不是从数据中产生统计的问题，而是使用统计产生数据的问题。我的理解是，该算法会生成随机图像并通过分类器运行它们，直到它们与人脸非常相似。这是人工智能吗？我不会认为它是智能的任何东西。我知道生成图像还需要大量的创造力。但是假设我只想在每个像素上使用 +-RNG。是否有一个自适应过程，它会在更高的卷积级别开始匹配，其中图像只是信息块，然后使用该信息，添加或减去颜色、边缘等，以移动到更接近于面部的更低级别。

这种类型的问题叫什么，在搜索教程时我应该寻找什么。如果有一个告诉你如何做类似的事情，你能指出我吗？

谢谢