Glosar

Rețea generativă adversarială (GAN)

Ce este Rețea generativă adversarială (GAN)?

O rețea generativă adversarială (GAN) constă din două rețele neuronale antrenate una împotriva celeilalte: generatorul creează date artificiale, precum imagini, iar discriminatorul încearcă să le deosebească de cele reale. Prin această competiție, rezultatele devin tot mai realiste. GAN-urile au fost introduse în 2014 și au marcat generarea de imagini înainte ca modelele de difuzie să se răspândească mai larg; sunt folosite, de exemplu, pentru date de antrenare sintetice sau pentru îmbunătățirea imaginilor.

Subiecte

Rețele neuronale
generare de imagini
Deep learning

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Distanța Fréchet inception (FID)

Distanța Fréchet inception (FID) este o metrică pentru evaluarea calității imaginilor generate de IA. Imaginile reale și cele generate sunt trecute printr-o rețea pre-antrenată de recunoaștere a imaginilor (Inception v3), iar distribuțiile statistice ale caracteristicilor lor sunt comparate. Cu cât valoarea este mai mică, cu atât imaginile generate sunt mai apropiate de fotografiile reale ca realism și varietate. FID a fost introdusă în 2017 și este un standard pentru compararea generatoarelor de imagini.

generare de imagini
metrică de evaluare
+1

Deepfake

Un deepfake este o imagine, un videoclip sau o înregistrare audio create sau modificate cu IA, care înfățișează în mod convingător persoane reale spunând sau făcând lucruri ce nu s-au întâmplat niciodată. Pe lângă utilizările legitime în film sau dublaj, deepfake-urile sunt folosite pentru dezinformare, prejudicierea reputației și fraudă – de exemplu apeluri false din partea unui presupus director care solicită un transfer bancar. Protecția include apeluri de verificare pe canale cunoscute, procese clare de aprobare și etichetarea conținutului generat cu IA.

dezinformare
fraudă
+1

Date sintetice

Datele sintetice sunt generate artificial, nu colectate din lumea reală, dar imită tiparele și proprietățile datelor reale. Ajută atunci când datele autentice sunt puține, costisitoare sau sensibile din perspectiva protecției datelor – de exemplu pentru testarea software-ului, antrenarea modelelor sau verificarea unui chatbot cu interogări-exemplu realiste. Este important ca ele să reflecte suficient de fidel realitatea și să nu permită tragerea de concluzii despre persoane reale.

date de test
protecția datelor
+1

Șablon

IA generativă

IA generativă desemnează sistemele IA care creează conținut nou – text, imagini, audio, video sau cod de program – în loc să sorteze sau să evalueze doar date existente. Se bazează pe modele care învață tipare din cantități mari de date și le folosesc pentru a produce rezultate noi, plauzibile. În mediul de afaceri este folosită, de exemplu, pentru a redacta e-mailuri, rezumate, descrieri de produse sau idei de imagini. Rezultatele pot conține erori și trebuie verificate înainte de utilizare.

concept fundamental
crearea de conținut
+1