El entrenamiento adversario es un tipo de técnica de aprendizaje automático que se utiliza en el aprendizaje profundo. Es una forma de aprendizaje supervisado en el que un modelo se entrena con datos etiquetados y se utiliza para predecir el resultado de una entrada determinada. A diferencia de otras formas de aprendizaje supervisado, el entrenamiento adversario incorpora un elemento adversario que fomenta una mayor precisión y solidez del modelo entrenado.
El entrenamiento adversario funciona introduciendo una pequeña cantidad de ejemplos falsos en el conjunto de datos de entrenamiento. Estos ejemplos falsos se crean mediante métodos "adversarios" que modifican un ejemplo verdadero de una manera que provocaría una clasificación errónea. El objetivo del entrenamiento adversario es crear un modelo que pueda clasificar con precisión ejemplos tanto verdaderos como falsos.
El entrenamiento adversario es particularmente útil en tareas de clasificación de imágenes, donde puede aumentar la precisión hasta en 15%. Además de la clasificación de imágenes, también se utiliza en el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y muchos otros campos.
El entrenamiento adversario se ha vuelto cada vez más popular debido a su potencial para una mejor generalización, solidez y precisión. También es importante tener en cuenta que el entrenamiento adversario requiere una inmensa cantidad de datos y potencia informática, ya que se debe crear una gran cantidad de ejemplos falsos para entrenar el modelo.
