¿Qué es el aprendizaje automático GAN y cuáles son sus ventajas?

El aprendizaje automático se ha convertido en una de las herramientas más cruciales en la ciencia de datos, y el aprendizaje GAN es una de las áreas más nuevas en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático GAN podría ser crucial para que los profesionales de la ciencia de los datos entiendan y sus beneficios.

En este artículo, exploramos qué es el aprendizaje automático GAN y cómo funciona, explicamos las diferentes aplicaciones del aprendizaje GAN, describimos sus beneficios y proporcionamos ejemplos para ayudarle a entender cómo el aprendizaje automático GAN puede mejorar sus operaciones de ciencia de datos.

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático? (y cuándo utilizarlos)

¿Qué es el aprendizaje automático GAN?

Un GAN es un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que se utiliza para crear puntos de datos sintéticos a partir de datos existentes. Son modelos generativos, lo que significa que pueden generar imágenes realistas, convertir texto en imágenes, mejorar la calidad de las imágenes o traducirlas a diferentes idiomas.

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¿Cómo funciona el aprendizaje automático de GAN?

Las arquitecturas GAN comprenden dos redes neuronales que compiten entre sí, llamadas generadora y discriminadora. Estos dos algoritmos compiten entre sí y crean sus propios datos de entrenamiento para aumentar la capacidad del otro. Estas son las funciones que desempeñan ambas redes neuronales en una arquitectura GAN:

Generador

La primera red neuronal es el generador o el modelo generativo. Al crear un generador, los ingenieros suelen decidir el resultado deseado y construir un conjunto de datos de entrenamiento que imite su distribución. A continuación, pueden aleatorizar la lata de datos e introducirla en el generador.

El modelo generativo toma datos aleatorios y los transforma en puntos de datos que imitan la distribución de los datos de prueba. Una vez que el generador adquiere la competencia básica, los datos pasan al segundo modelo, donde se comparan con los datos de prueba. El objetivo del modelo generativo es crear un conjunto de datos que el modelo discriminativo no pueda distinguir del original.

Discriminador

El propósito de un discriminador es clasificar los datos entrantes. Analizan las características de las instancias de datos para decidir si pertenecen a una determinada categoría. La mayoría de los algoritmos discriminantes sólo tratan con opciones binarias, lo que significa que dan una respuesta de sí o no a si un punto de datos encaja en una determinada categoría.

En un modelo GAN, el algoritmo discriminativo compara los datos de prueba con las entradas del algoritmo generativo para determinar si los nuevos datos pertenecen al conjunto de datos original. Esta competencia entre los dos algoritmos permite al modelo generativo imitar cada vez más los datos de entrenamiento, mientras que el discriminador se vuelve mejor para distinguir entre los nuevos datos y los datos de entrenamiento originales. Esto permite que el modelo se enseñe a sí mismo a imitar la distribución de los datos, a menudo con gran precisión.

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2. Aplicaciones del aprendizaje automático GAN

Algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático GAN son:

De texto a imagen

El aprendizaje GAN se utiliza a veces para crear imágenes significativas a partir de descripciones textuales. Las descripciones dadas a menudo tienen que ser extremadamente específicas para producir una imagen inteligible. Este proceso puede ser útil para crear cómics y animaciones, en los que el GAN puede producir una serie de imágenes relacionadas que transmiten un significado textual.

Imagen a imagen

Otro nombre para esta arquitectura GAN es CycleGAN. Puede mapear las relaciones entre diferentes imágenes y cambiar las imágenes basándose en los mapas que crea. Puede traducir imágenes artísticas en imágenes realistas, cambiar la edad de una persona en una foto o crear una versión invernal de una imagen veraniega.

Comercio electrónico y diseño

El aprendizaje de la GAN puede ayudar a los fabricantes, diseñadores y plataformas de comercio electrónico a desarrollar nuevos productos. Puede utilizar los comentarios de los clientes y la respuesta de los productos para diseñar productos similares que se ajusten a la demanda de los clientes. Este enfoque puede ser especialmente útil cuando se desarrollan productos de diseño digital.

Generación de imágenes

El aprendizaje automático GAN puede crear imágenes de muy alta resolución basadas en el análisis de fotografías, y otro nombre para esta aplicación es StyleGAN. Uno de los usos más comunes de StyleGAN es la creación de fotos sintéticas extremadamente realistas del rostro humano. La arquitectura GAN lo hace aprendiendo rasgos humanos a partir de los datos de entrada y agregándolos para crear imágenes de personas que no existen.

Imagen en la pintura

En esta aplicación, la arquitectura GAN puede aprender a corregir imágenes y eliminar elementos no deseados. Puede ayudar a restaurar fotografías reparando daños, rellenando partes que faltan y eliminando arañazos y otras marcas no deseadas. También puede añadir detalles mediante la incorporación de los píxeles que faltan a las imágenes simples, lo que puede hacerlas más realistas.

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Ventajas del aprendizaje automático GAN

La GAN puede proporcionar varias ventajas sobre los tipos de aprendizaje automático más antiguos. He aquí algunos ejemplos de estas ventajas:

  • Opera con poca supervisión: Una de las mayores ventajas de la GAN&apos es que, tras la aportación inicial, sigue formándose por sí misma produciendo sus propios datos de formación.

  • Aumenta la producción de datos: Debido a su capacidad para imitar de forma autónoma la distribución de datos, la GAN puede producir colecciones de datos muy específicas de forma muy eficiente. A menudo puede sustituir horas de trabajo humano

  • Mejora las instancias de los datos: GAN puede mejorar la calidad de los datos comparándolos con casos similares y haciendo correcciones.

  • Reduce los costes: La GAN puede sustituir a menudo las horas de trabajo de los empleados, lo que puede ayudar a reducir los costes laborales.

Ejemplos de aprendizaje automático GAN

El aprendizaje GAN tiene aplicaciones en un número creciente de campos, y algunos ejemplos del mundo real pueden ayudarle a entender el papel que desempeña. A continuación, algunos ejemplos de lo que puede hacer el aprendizaje GAN:

  • Rellenar imágenes a partir de esquemas
  • Generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales
  • Desarrollar imágenes realistas de prototipos de productos
  • Colorear fotografías en blanco y negro, o convertir fotos en color en escala de grises
  • Restaurar imágenes dañadas
  • Envejecer la fotografía de una persona
  • Crear fotografías realistas
  • Transformar fotos en emojis
  • Editar o mezclar fotografías
  • Predecir los movimientos para la animación
  • Generar personajes de dibujos animados
  • Crear obras de arte originales
  • Cambiar una escena de verano por una de invierno
  • Transformar una escena diurna en una nocturna
  • Añadir detalles a los mapas
  • Generar fotografías frontales de la cara a partir de fotografías en ángulo
  • Cambiar las poses humanas y las expresiones faciales en las fotografías