El constante avance de la tecnología en las últimas décadas nos ha permitido acceder a recursos impensables hace tan solo unos años, y un ejemplo perfecto de esto son las redes Generative Adversarial Networks (GAN).
El concepto de red GAN ha revolucionado la creación de datos sintéticos de imágenes y audio, demostrando el enorme poder del aprendizaje profundo a la hora de generar contenido que se asemeje al real.
¿Qué es una red GAN?
Una Red Generativa Antagónica (GAN) es un tipo de arquitectura de redes neuronales dividida en dos partes: un generador y un discriminador.
- El generador crea datos falsos, como por ejemplo imágenes.
- El discriminador trata de identificar si esos datos son reales o generados.
Este proceso adversarial permite a ambos modelos mejorar con el tiempo: el generador se vuelve más preciso a la hora de crear datos falsos, mientras que el discriminador se perfecciona para detectarlos.
Las características de la red GAN han hecho que este método haya transformado el campo del aprendizaje profundo por su capacidad de generar contenido realista, útil en tareas como la creación de imágenes, música y simulaciones.
Antes de continuar, quizás quieran repasar algunos conceptos y aplicaciones del Machine Learning.
Ventajas de usar redes GAN en el aprendizaje profundo
Las redes GAN ofrecen un sinfín de beneficios en el contexto del aprendizaje profundo, y estos son algunos de los más relevantes.
- Las GAN pueden crear grandes volúmenes de datos muy similares a datos reales, que es precisamente lo que se necesita para entrenar otros modelos cuando no se dispone de suficientes datos originales.
- Gracias a técnicas como la superresolución, las GAN pueden aumentar la calidad de las imágenes, mejorando su resolución y sus detalles.
- Las redes GAN permiten crear contenido visual único.
- Además, a diferencia de otros modelos, el de las GAN no necesita datos etiquetados, lo que hace mucho más fácil su aplicación en una gran variedad de contextos.
Aplicaciones de las GAN
Los diferentes tipos de redes GAN tienen un amplio rango de aplicaciones en diferentes industrias gracias a su capacidad para generar datos sintéticos de gran calidad. ¡Descubran a continuación algunos de sus usos más habituales!
- Las GAN pueden mejorar la resolución de imágenes creando versiones de alta calidad de imágenes de baja resolución, muy útil en sectores como la fotografía y la medicina.
- Permiten convertir imágenes de un formato a otro, como por ejemplo fotos en pinturas artísticas, o cambiar estaciones en una fotografía.
- Las GAN también pueden generar modelos 3D a partir de imágenes 2D, perfecto en campos como la realidad virtual y el diseño asistido por computadora.
- Además, pueden utilizarse para crear sistemas que detecten deepfakes, permitiendo identificar imágenes o vídeos manipulados.
Recurrir a este tipo de redes puede ser muy positivo a la hora de crear sus propios diseños con GoDaddy Studio.
Ejemplo de una red GAN
Como todo en esta vida, una red GAN tiene ventajas y desventajas, y la mejor forma de verles el lado bueno es observando algunos casos reales en los que esta tecnología de aprendizaje profundo se aplica con éxito.
Un ejemplo puede ser el de la traducción de imágenes entre dominios, como ocurre con CycleGAN. Este tipo de red GAN toma imágenes de un dominio, como fotografías de caballos, y las transforma en un estilo diferente, como por ejemplo en cebras. Esto es posible gracias al entrenamiento de dos redes: un generador que intenta crear imágenes transformadas y un discriminador que evalúa si las imágenes son auténticas o generadas.
Desafíos y consideraciones en el uso de GAN
A pesar de sus muchas ventajas, las redes GAN pueden presentar algunos contratiempos que deben tener en cuenta a la hora de utilizarlas.
- Colapso de modo: Sucede cuando el generador produce solo un pequeño conjunto de muestras similares, perdiendo diversidad en los datos generados. Podrían solucionarlo usando técnicas de regularización para mejorar el entrenamiento.
- Inestabilidad en el entrenamiento: Entrenar GAN puede no resultar sencillo, lo que hace que el proceso pueda ser inestable si el discriminador se hace mucho más fuerte que el generador. Para esto, es imprescindible mejorar el equilibrio en el entrenamiento.
- Problemas éticos: Además de para detectarlos, las GAN pueden usarse para crear deepfakes, lo que plantea serias preocupaciones sobre su uso con malas intenciones.
¿Y ustedes? ¿Pensaban que estarían leyendo sobre redes GAN hace apenas 5 años? El mundo digital avanza a una velocidad que asusta, ¡pero que nadie nos baje de esta tremenda locura!
