GAN / Generative Adversarial Networkとは？

Generative Adversarial Networks（GAN）は、2014年にIan Goodfellowによって提案された機械学習フレームワークの一種です。GANの基本的な考え方は、生成器と識別器という二つのニューラルネットワークを使用して、互いに対抗しながら、実際のデータに似た合成データを生成することです。

生成器の目標は、実際のデータのように見えるデータを生成することであり、識別器は生成されたデータと実際のデータを区別する役割を担っています。この対抗的なプロセスにより、GANは高品質な画像、音声、その他のデータタイプを生成することが可能になります。

GANは、画像生成、画像修復、超解像再構成、データ拡張など、さまざまな分野で応用されています。また、医療画像分析や自動運転などの分野でも潜在能力を示しています。今後、技術が進展するにつれて、GANは生成されたコンテンツの真実性と多様性においてさらなる突破口を開く可能性がありますが、偽情報の生成などの潜在的な悪用リスクも考慮する必要があります。