Jaringan Adversarial Generatif (GAN)

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah kelas khusus algoritma kecerdasan buatan (AI) yang digunakan dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan, diimplementasikan oleh sistem dua jaringan saraf yang saling bersaing. GAN terdiri dari model generatif, yang menghasilkan data sintetik berdasarkan masukan tertentu, dan model diskriminatif, yang menentukan apakah data yang dihasilkan itu nyata atau tidak.

GAN digunakan dalam berbagai aplikasi, terutama dalam sintesis gambar, konversi teks menjadi gambar, analisis video, dan yang terbaru pada kendaraan otonom. Salah satu penerapan yang paling ampuh adalah pembuatan gambar realistis dari orang, objek, dan pemandangan yang sebenarnya tidak ada. GAN membantu menafsirkan pengaturan visual yang kompleks, mengarahkan pengenalan objek dan gerakan, dan bahkan dapat memprediksi frame masa depan dalam konten video.

GAN pertama kali dikembangkan pada tahun 2014 oleh ilmuwan komputer Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, dan Yoshua Bengio, yang menggabungkan pemodelan generatif dengan teknik pembelajaran mendalam. Hal ini dimaksudkan untuk melatih model tanpa label atau pengawasan dengan memiliki dua model bersaing yang bertindak sebagai musuh.

Model generatif bertugas untuk menangkap distribusi data dari suatu set pelatihan dengan lebih baik daripada model diskriminatifnya. Model diskriminatif mengambil sampel dari model generatif dan menentukan apakah sampel tersebut nyata atau tidak. Kedua model dilatih secara bersamaan untuk meningkatkan satu sama lain dan kedua model secara bertahap meningkatkan kinerjanya hingga mencapai keseimbangan.

GAN adalah alat canggih yang dapat mempelajari pemetaan kompleks dan menghasilkan titik data baru. Seiring dengan kemajuan teknologi, GAN berpotensi menjadi alat yang berharga di bidang visi komputer, pemrosesan bahasa alami, analisis data, dan banyak lagi.