Descripción: Las Redes Generativas Antagónicas (GANs) son un tipo de arquitectura de aprendizaje profundo que consiste en dos redes neuronales que compiten entre sí: el generador y el discriminador. El generador crea datos sintéticos a partir de ruido aleatorio, mientras que el discriminador evalúa la autenticidad de los datos, determinando si son reales o generados. Esta dinámica de competencia permite que ambas redes mejoren continuamente, lo que resulta en la generación de datos cada vez más realistas. En el contexto de la detección de anomalías, las GANs se utilizan para identificar patrones inusuales en conjuntos de datos. Al entrenar el generador para replicar datos normales, cualquier desviación significativa en los datos generados puede ser interpretada como una anomalía. Esta técnica es especialmente valiosa en campos donde la identificación de comportamientos atípicos es crucial, como la seguridad cibernética, la detección de fraudes y el monitoreo de sistemas industriales. La capacidad de las GANs para aprender representaciones complejas y su flexibilidad en la generación de datos las convierten en una herramienta poderosa para mejorar la precisión y la eficiencia en la detección de anomalías.
Historia: Las Redes Generativas Antagónicas fueron introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde su presentación, han evolucionado rápidamente, con numerosas variantes y mejoras que han ampliado su aplicabilidad en diversas áreas, incluyendo la generación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la detección de anomalías. La investigación en este campo ha crecido exponencialmente, con un enfoque en mejorar la estabilidad del entrenamiento y la calidad de los datos generados.
Usos: Las GANs se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes, la mejora de la calidad de imágenes, la síntesis de voz y la detección de anomalías. En el ámbito de la detección de anomalías, se aplican en la monitorización de sistemas industriales, la detección de fraudes en transacciones financieras y la identificación de comportamientos inusuales en redes informáticas.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de GANs para la detección de anomalías es en la industria financiera, donde se utilizan para identificar transacciones fraudulentas al comparar patrones de comportamiento normales con transacciones inusuales. Otro ejemplo se encuentra en la monitorización de sistemas de salud, donde las GANs pueden detectar anomalías en los datos de pacientes que podrían indicar problemas médicos subyacentes.
