Descripción: Un modelo entrenado en el contexto de Redes Generativas Antagónicas (GAN) se refiere a una red neuronal que ha completado el proceso de entrenamiento y está preparada para generar nuevos datos. Este proceso implica la interacción entre dos redes: el generador, que crea datos falsos, y el discriminador, que evalúa la autenticidad de esos datos. A través de múltiples iteraciones, el generador mejora su capacidad para producir datos que se asemejan a los datos reales, mientras que el discriminador se vuelve más hábil en distinguir entre datos reales y generados. Un modelo entrenado es, por lo tanto, el resultado de esta competencia, donde ambos componentes han alcanzado un equilibrio que permite al generador producir resultados de alta calidad. La calidad de un modelo entrenado se mide a menudo por su capacidad para generar datos que son indistinguibles de los datos reales para un observador humano o un algoritmo de evaluación. Este tipo de modelo tiene aplicaciones en diversas áreas, incluyendo la creación de imágenes, la generación de texto y la síntesis de audio, lo que lo convierte en una herramienta poderosa en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Historia: Las Redes Generativas Antagónicas fueron introducidas por Ian Goodfellow y sus colegas en 2014. Desde su presentación, las GAN han evolucionado significativamente, con diversas arquitecturas y mejoras que han ampliado su aplicabilidad en múltiples dominios. A lo largo de los años, se han desarrollado variantes como las GAN condicionales y las GAN profundas, que han mejorado la calidad y la diversidad de los datos generados.
Usos: Las GAN se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo la generación de imágenes y videos, la creación de arte digital, la mejora de la resolución de imágenes, la síntesis de voz y la generación de texto. También se emplean en la simulación de datos para entrenar otros modelos de aprendizaje automático, así como en la creación de modelos de datos sintéticos para proteger la privacidad.
Ejemplos: Un ejemplo notable de uso de GAN es el proyecto ‘This Person Does Not Exist’, que genera imágenes de rostros humanos que no pertenecen a personas reales. Otro ejemplo es el uso de GAN en la industria del cine para crear efectos visuales realistas y en la moda para diseñar ropa virtual.
