Descripción: Las Redes Generativas Antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés) son un tipo de modelo de aprendizaje automático que se basa en la interacción entre dos redes neuronales: un generador y un discriminador. El generador tiene la tarea de crear datos falsos que imiten un conjunto de datos reales, mientras que el discriminador evalúa estos datos, determinando si son reales o generados. Este proceso de competencia entre ambas redes permite que el generador mejore continuamente su capacidad para crear datos que sean indistinguibles de los reales. Las GAN son especialmente relevantes en el campo de la inteligencia artificial, ya que han demostrado ser efectivas en la generación de imágenes, audio y texto, entre otros. Su arquitectura permite un aprendizaje no supervisado, lo que significa que pueden aprender patrones complejos sin necesidad de etiquetas explícitas. Esta característica las convierte en una herramienta poderosa para la creación de contenido y la simulación de datos, abriendo nuevas posibilidades en diversas aplicaciones tecnológicas y creativas.
Historia: Las Redes Generativas Antagónicas fueron introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde su publicación, han evolucionado rápidamente, dando lugar a diversas variantes y mejoras en su arquitectura. La idea original fue inspirada en la teoría de juegos, donde el generador y el discriminador compiten entre sí, lo que lleva a un equilibrio en el que el generador produce datos de alta calidad. A lo largo de los años, las GAN han sido objeto de numerosos estudios y aplicaciones, convirtiéndose en un área activa de investigación en el campo del aprendizaje profundo.
Usos: Las GAN se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes y videos, la mejora de la resolución de imágenes, la creación de arte digital, la síntesis de voz y la generación de texto. También se aplican en la simulación de datos para entrenar otros modelos de aprendizaje automático, así como en la creación de modelos 3D y en la mejora de la calidad de imágenes médicas.
Ejemplos: Un ejemplo notable de GAN es el proyecto ‘This Person Does Not Exist’, que utiliza una GAN para generar imágenes de rostros humanos que no pertenecen a personas reales. Otro ejemplo es el uso de GAN en la mejora de imágenes médicas, donde se generan imágenes de alta resolución a partir de imágenes de menor calidad para ayudar en diagnósticos médicos.
