Descripción: La manipulación en las Redes Generativas Antagónicas (GANs) se refiere al proceso de alterar los datos generados para lograr características o rasgos deseados. Este proceso es fundamental en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, donde se busca optimizar la calidad y relevancia de las imágenes, textos o sonidos producidos. La manipulación puede implicar ajustes en los parámetros del modelo, la selección de datos de entrenamiento específicos o la modificación de las funciones de pérdida utilizadas para evaluar el rendimiento del modelo. A través de estas técnicas, los investigadores y desarrolladores pueden influir en el comportamiento del modelo, guiándolo hacia la generación de resultados que cumplan con criterios específicos de calidad o estética. La manipulación en este contexto no solo se limita a la mejora de la calidad de los datos generados, sino que también puede ser utilizada para abordar problemas de sesgo en los modelos, asegurando que las salidas sean más justas y representativas. En un mundo donde la inteligencia artificial está cada vez más presente, la manipulación de datos generados se convierte en una herramienta crucial para la creación de aplicaciones éticas y efectivas, permitiendo a los desarrolladores tener un mayor control sobre los resultados de sus modelos.
