GANs (Generative Adversarial Networks) Makina öğrenme teknolojileri arasında yerini alan bir teknik.
Bu teknik Ian GOODFELLOW tarafından 2014 yılında geliştirildi.
GANs makina öğrenme algoritması resimlere bakarak, yeni resimler üretebiliyor.
“Yapay zekanın kısıtı, bir zeka tarafından hata yapmayacak şekilde geliştirilmesi.” Yani sonucu gerçek anlamda değiştirecek bizim hata dediğimiz unsurların göz önünde bulundurulmaması. GANs kısıtlamayı aşıyor gibi…
GANs iki temel yapı üzerin kurulu;
1) Generator (Üretici),
2) Discriminator (Ayırt edici).
Generator ve Discriminator birbirlerini döngü içerisinde durmadan beslemekte.
GANs öncelikle bir resim üretir, Discriminator resmin gerçek mi, sahte mi olduğunu belirler. Başlangıç noktasında neyin sahte neyin gerçek olduğu bilgisi mevcut değil. Sadece Discriminator elinde gerçek bir resim var. Generator ve Discriminator birbirlerini besleyerek bir görüntüye yakınlaşıyorlar.
Discriminator elindeki resmi Generator’a gönderir, Discriminator Generator’ün ürettiği resmi elindeki ile karşılaştırıp, Generator’a bir cevap verir. Cevap’dan hareketle Generator veri biriktirerek resmi farklılaştırmaya başlar.
Generator ve Discriminator yapay sinir ağının parçaları.
Konu ile ilgili online olarak inceleyebileceğiniz https://poloclub.github.io/ganlab/ algoritmasına erişebilirsiniz.