Descripción: El GAN Débilmente Supervisado es un tipo de red generativa antagónica que se entrena utilizando un conjunto limitado de datos etiquetados, lo que permite mejorar el rendimiento generativo sin la necesidad de grandes volúmenes de datos completamente etiquetados. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde la obtención de datos etiquetados es costosa o laboriosa. En un GAN tradicional, se utilizan dos redes: el generador, que crea datos sintéticos, y el discriminador, que evalúa la autenticidad de los datos generados en comparación con los datos reales. En el caso del GAN débilmente supervisado, el generador se beneficia de la información proporcionada por las etiquetas limitadas, lo que le permite aprender patrones más relevantes y mejorar la calidad de los datos generados. Este tipo de GAN es particularmente relevante en campos como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural, donde los datos etiquetados son escasos. Al combinar la supervisión débil con técnicas de aprendizaje no supervisado, se logra un equilibrio que maximiza la utilidad de los datos disponibles, permitiendo que el modelo generalice mejor y produzca resultados más precisos y coherentes. En resumen, el GAN débilmente supervisado representa una evolución en el uso de redes generativas, optimizando el aprendizaje a partir de datos limitados y mejorando la eficiencia en la generación de contenido sintético.
