¿Qué sabes sobre las GAN?

Introducción a las GAN: aprendizaje automático, modelos generativos y entrenamiento adversario

1. El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que implica entrenar a las computadoras para que aprendan a hacer tareas a partir de datos, sin ser programadas explícitamente.
2. Hay dos tipos principales de métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.
3. En el aprendizaje supervisado, el modelo recibe datos etiquetados para ser entrenado.
4. En el aprendizaje no supervisado, el modelo recibe datos sin etiquetas para aprender la estructura subyacente y la distribución de los datos.
5. Los modelos generativos tienen como objetivo aprender la distribución de los datos con los que son entrenados para generar nuevas instancias indistinguibles de los datos originales.
6. Las GAN (Generative Adversarial Networks) son un tipo de modelo generativo que utiliza el entrenamiento adversario.
7. El entrenamiento adversario consiste en tener dos modelos: un generador y un discriminador.
8. El generador genera nuevas instancias de datos mientras que el discriminador intenta distinguir entre los datos reales y los generados.
9. A medida que el discriminador mejora, el generador también debe mejorar para engañarlo.
10. El entrenamiento adversario permite que las GAN generen nuevos datos que son indistinguibles de los datos reales.
11. Las GAN tienen aplicaciones en la generación de imágenes, videos, música y texto.
12. Las GAN también pueden utilizarse para mejorar la calidad de las imágenes y para la transferencia de estilo entre diferentes imágenes.