Was ist maschinelles GAN-Lernen und welche Vorteile bietet es? • BUOM

12. August 2021

Maschinelles Lernen ist zu einem der wichtigsten Werkzeuge in der Datenwissenschaft geworden, und GAN-Training ist einer der neuesten Bereiche des maschinellen Lernens. Wenn Sie ein Data-Science-Experte sind, kann es hilfreich sein, GAN Machine Learning und seine Vorteile zu verstehen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was GAN-Maschinenlernen ist und wie es funktioniert, erläutern die verschiedenen Anwendungen des GAN-Lernens, beschreiben seine Vorteile und stellen Beispiele bereit, die Ihnen helfen zu verstehen, wie GAN-Maschinenlernen Ihre Datenverarbeitungsvorgänge verbessern kann.

Was ist GAN für maschinelles Lernen?

GAN steht für Generative Adversarial Network. GANs sind generative Modelle, das heißt, sie können synthetische Datenpunkte erstellen, die den Trainingsdatensatz nachahmen. Sie werden häufig verwendet, um realistische Bilder zu erstellen, Text in Bilder zu übersetzen, Bilddetails zu verbessern oder Bilder in andere Formate zu konvertieren.

Wie funktioniert maschinelles Lernen mit GAN?

GAN-Architekturen bestehen aus zwei konkurrierenden neuronalen Netzen, einem Generator und einem Diskriminator. Diese beiden Algorithmen konkurrieren miteinander und erstellen ihre eigenen Trainingsdaten, um die Fähigkeiten des anderen zu verbessern. Hier sind die Rollen, die beide neuronalen Netze in der GAN-Architektur spielen:

Generator

Das erste neuronale Netzwerk ist ein Generator oder generatives Modell. Beim Erstellen eines Generators wählen Ingenieure häufig eine gewünschte Ausgabe aus und erstellen einen Trainingsdatensatz, der dessen Verteilung simuliert. Anschließend können sie die Daten randomisieren und in den Generator eingeben.

Ein generatives Modell nimmt randomisierte Daten und wandelt sie in Datenpunkte um, die die Verteilung der Testdaten nachahmen. Sobald der Generator eine Basiskompetenz erreicht hat, werden die Daten an ein zweites Modell übergeben, wo sie mit den Testdaten verglichen werden. Das Ziel eines generativen Modells besteht darin, einen Datensatz zu erstellen, den ein Diskriminanzmodell nicht vom Original unterscheiden kann.

Diskriminator

Der Zweck des Diskriminators besteht darin, die eingehenden Daten zu klassifizieren. Sie analysieren Objekte in Dateninstanzen, um zu entscheiden, ob sie zu einer bestimmten Kategorie gehören. Die meisten diskriminierenden Algorithmen befassen sich nur mit binärer Auswahl, das heißt, sie geben eine Ja- oder Nein-Antwort darauf, ob ein Datenpunkt in eine bestimmte Kategorie passt.

In einem GAN-Modell vergleicht ein diskriminierender Algorithmus Testdaten mit den Eingabedaten eines generativen Algorithmus, um zu bestimmen, ob die neuen Daten zum ursprünglichen Datensatz gehören. Dieser Wettbewerb zwischen den beiden Algorithmen ermöglicht es dem generativen Modell, die Trainingsdaten immer genauer zu imitieren, während der Diskriminator besser zwischen den neuen Daten und den ursprünglichen Trainingsdaten unterscheiden kann. Dadurch kann das Modell lernen, die Verteilung der Daten zu simulieren, oft mit großer Genauigkeit.

GAN-Anwendungen für maschinelles Lernen

Einige der maschinellen Lernanwendungen von GAN sind:

Text zum Bild

GAN-Training wird manchmal verwendet, um aus Textbeschreibungen aussagekräftige Bilder zu generieren. Beschreibungen müssen oft sehr spezifisch sein, um ein klares Bild zu vermitteln. Dieser Prozess kann bei der Erstellung von Comics und Animationen nützlich sein, bei denen ein GAN eine Reihe verbundener Bilder erstellen kann, die die Textbedeutung vermitteln.

Bild zu Bild

Ein anderer Name für diese GAN-Architektur ist CycleGAN. Es kann die Beziehungen zwischen verschiedenen Bildern anzeigen und die Bilder basierend auf den erstellten Karten ändern. Es kann künstlerische Bilder in realistische Bilder übersetzen, das Alter einer Person auf einem Foto ändern oder eine Winterversion eines Sommerbildes erstellen.

E-Commerce und Design

GAN-Schulungen können Herstellern, Designern und E-Commerce-Plattformen bei der Entwicklung neuer Produkte helfen. Es kann Kunden- und Produktfeedback nutzen, um ähnliche Produkte zu entwickeln, die der Verbrauchernachfrage entsprechen. Dieser Ansatz kann besonders bei der Entwicklung digital gestalteter Produkte nützlich sein.

Bilderzeugung

Maschinelles Lernen GAN kann auf der Grundlage von Fotoanalysen Bilder mit sehr hoher Auflösung erstellen. Ein anderer Name für diese Anwendung ist StyleGAN. Eine der häufigsten Anwendungen von StyleGAN ist die Erstellung äußerst realistischer synthetischer Fotos eines menschlichen Gesichts. Die GAN-Architektur erreicht dies, indem sie menschliche Merkmale aus Eingabedaten lernt und diese kombiniert, um Bilder von Menschen zu erstellen, die nicht existieren.

Bild in der Malerei

In dieser Anwendung kann die GAN-Architektur lernen, Bilder zu korrigieren und unerwünschte Elemente zu entfernen. Es kann bei der Wiederherstellung von Fotos helfen, indem Schäden repariert, fehlende Teile ergänzt und Kratzer und andere unerwünschte Flecken entfernt werden. Es kann auch Details hinzufügen, indem fehlende Pixel zu einfachen Bildern hinzugefügt werden, wodurch diese realistischer erscheinen.

Vorteile von GANs für maschinelles Lernen

GANs können gegenüber älteren Arten des maschinellen Lernens mehrere Vorteile bieten. Hier sind einige Beispiele für diese Vorteile:

• Funktioniert mit wenig Aufsicht: Einer der größten Vorteile eines GAN besteht darin, dass es nach der ersten Eingabe weiter trainiert, indem es seine eigenen Trainingsdaten erstellt.

• Erhöht die Datenproduktion: Dank seiner Fähigkeit, die Verteilung von Daten autonom zu simulieren, kann GAN sehr effizient sehr spezifische Datensätze erstellen. Es kann oft Stunden menschlicher Arbeit ersetzen.

• Verbessert Dateninstanzen: GAN kann die Qualität von Daten verbessern, indem es sie mit ähnlichen Instanzen vergleicht und Korrekturen vornimmt.

• Reduziert Kosten: GAN kann häufig Arbeitsstunden seitens der Mitarbeiter ersetzen, was dazu beitragen kann, die Arbeitskosten zu senken.

GAN-Beispiele für maschinelles Lernen

GAN-Lernen findet in immer mehr Bereichen Anwendung, und einige Beispiele aus der Praxis können Ihnen helfen, die Rolle zu verstehen, die es spielt. Hier sind einige Beispiele dafür, was GAN-Training bewirken kann:

• Füllen Sie Bilder aus Umrissen

• Erstellen realistischer Bilder basierend auf Textbeschreibungen

• Entwickeln Sie realistische Bilder von Produktprototypen

• Kolorieren Sie Schwarzweißfotos oder konvertieren Sie Farbfotos in Graustufen.

• Beschädigte Bilder wiederherstellen

• Alter des Fotos einer Person

• Erstellen Sie realistische Fotos

• Verwandeln Sie Fotos in Emojis

• Bearbeiten oder mischen Sie Fotos

• Prognostizieren Sie Bewegungen für Animationen

• Erstellung von Comicfiguren

• Erstellen Sie originelle Kunstwerke

• Verwandeln Sie eine Sommerszene in eine Winterszene

• Verwandeln Sie eine Tagesszene in eine Nachtszene

• Fügen Sie Details zu Karten hinzu

• Erstellen Sie Frontalgesichtsfotos aus Eckfotos

• Ändern Sie Posen und Gesichtsausdrücke von Personen auf Fotos