O que é GAN / Rede Adversarial Generativa

As Redes Adversariais Generativas (GAN) são uma classe de estruturas de aprendizado de máquina introduzidas por Ian Goodfellow em 2014. No seu núcleo, elas consistem em duas redes neurais: um gerador e um discriminador. O gerador tem como objetivo produzir dados que se assemelhem a dados reais, enquanto o papel do discriminador é distinguir entre dados reais e gerados. Esse processo adversarial permite que as GANs gerem imagens, áudios e outros tipos de dados de alta qualidade.

As GANs encontraram aplicações em vários campos, incluindo geração de imagens, restauração de imagens, reconstrução de super-resolução e aumento de dados. Elas também estão mostrando potencial em áreas como análise de imagens médicas e condução autônoma. À medida que a tecnologia evolui, as GANs podem alcançar grandes avanços na autenticidade e diversidade do conteúdo gerado, mas também levantam preocupações sobre o uso indevido, como a geração de informações falsas.