DEF.: Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI), die zwei neuronale Netze in einem gegensätzlichen Prozess verwendet. Das eine Netz, der „Generator“, erzeugt neue Daten, die den echten Daten ähnlich sind. Das andere Netz, der „Diskriminator“, bewertet die Daten und versucht zu unterscheiden, ob sie echt oder vom Generator erzeugt wurden. Die beiden Netze trainieren sich gegenseitig durch diesen Wettbewerb, was die Qualität der generierten Daten kontinuierlich verbessert.
Beispiel: Ein einfaches Beispiel für ein GAN ist die Erstellung von fotorealistischen Bildern von Menschen, die nicht existieren. Der Generator lernt, Bilder von Menschen zu erzeugen, während der Diskriminator lernt, diese von echten Fotos zu unterscheiden. Mit der Zeit werden die vom Generator erstellten Bilder so realistisch, dass sie von echten kaum zu unterscheiden sind.
Wichtigste Vorteile:
- Qualitativ hochwertige Daten: GANs können sehr realistische Daten erzeugen, die von den echten kaum zu unterscheiden sind.
- Innovative Anwendungen: Sie ermöglichen neue Anwendungen in Bereichen wie Kunst, Design und Medizin, indem sie neue, nicht existierende Datenobjekte erzeugen.
- Datenanreicherung: GANs können bestehende Datensätze erweitern und verbessern, was besonders in Bereichen nützlich ist, in denen Daten schwer zu sammeln sind.
Zusammenfassung: Generative Adversarial Networks revolutionieren die Art und Weise, wie Daten generiert und verbessert werden, indem sie zwei neuronale Netze in einem innovativen Wettbewerbsprozess nutzen. Sie eröffnen neue Möglichkeiten in vielen Bereichen und verbessern die Qualität künstlich erzeugter Daten erheblich.