GAN(Generative Adversarial Networks)은 기계 학습에 사용되는 인공 지능 알고리즘 클래스입니다. 이는 생성 모델과 판별 모델이라는 두 가지 신경망으로 구성된 시스템입니다. 생성 모델은 데이터를 생성하는 데 사용되고, 판별 모델은 생성된 데이터가 진짜인지 가짜인지 판단하는 데 사용됩니다. GAN은 게임 역학을 사용합니다. 생성 모델은 실제처럼 보이는 데이터를 생성하려고 시도하는 반면, 판별 모델은 데이터를 가짜로 인식하려고 시도합니다.
GAN은 음성 합성, 이미지 생성, 음악 생성 등 데이터의 인공 합성이 필요한 분야에 사용됩니다. 생성 모델은 실제 데이터와 구별할 수 없는 데이터를 생성하도록 훈련되었습니다. 판별 모델은 실제 데이터와 인위적으로 생성된 데이터를 구별할 수 있도록 훈련되었습니다. 모델은 루프에서 함께 작동하며, 각 모델은 다른 모델로부터 지식을 얻어 자체 성능을 향상시킬 수 있습니다. GAN은 기존 방법보다 훨씬 더 높은 해상도로 데이터를 생성할 수 있습니다.
GAN은 2014년에 처음 제안된 컴퓨터 과학 분야의 비교적 새로운 개념입니다. 이후 많은 연구가 진행되어 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성 설계 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. GAN은 다양한 영역에서 큰 잠재력을 보여왔으며 앞으로도 계속해서 가장 인기 있는 알고리즘 중 하나가 될 가능성이 높습니다.
