GANs 설명: AI가 실제 같은 가짜 데이터를 어떻게 만들며 (왜 중요하다는 것)

생성적 적대 신경망(GAN)은 사진처럼 현실적인 사람 얼굴을 생성하고 반 고흐 스타일로 독창적인 예술 작품을 그릴 수 있는 AI 분야의 획기적인 발전입니다. GAN은 분류하는 대신 데이터를 생성하는 생성 모델의 한 종류로, 데이터와 라벨의 결합 확률을 학습합니다. GAN은 가짜 데이터를 생성하는 생성자와 가짜를 감지하려는 판별자의 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 가짜 데이터를 개선하고 판별자는 더 나은 탐정이 되면서 시간이 지남에 따라 놀라울 정도로 현실적인 데이터를 생성합니다. GAN은 예술, 디자인, 의학 분야에 적용할 수 있고 라벨링된 데이터가 필요 없다는 점에서 다른 모델보다 유리하며 혁명적입니다. 그러나 모드 붕괴와 같은 제한 사항과 딥페이크 및 허위 정보와 같은 윤리적 문제도 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 GAN은 실시간 생성 및 적대적 훈련에 여전히 중요합니다. 떠오르는 추세로는 자율 학습 GAN과 GAN-확산 하이브리드가 있습니다. GAN의 미래는 유망하며 다양한 분야에 적용될 가능성이 있습니다.