Comprendre un modèle GAN

Dans la tendance où l'intelligence artificielle fait des choses impressionnantes comme répondre à vos commandes, résoudre vos problèmes, générer de nouvelles images avec une invite donnée, et plus encore, vous devez vous demander comment ces choses fonctionnent. Vous devez même avoir entendu parler de certaines plateformes populaires comme ChatGPT et Dall-E.

Dans mon travail, j'ai eu à travailler sur un modèle GAN . Donc, je vais utiliser cet apprentissage et vous dire comment ces choses fonctionnent et vous donner des connaissances théoriques sur le modèle GAN.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) est la capacité d'une machine à penser comme un humain, ce qui inclut l'apprentissage des expériences passées, la résolution de problèmes et la prise de décisions.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui permet à une machine d'améliorer continuellement ses performances avec l'expérience. Il utilise des algorithmes et des modèles mathématiques pour améliorer ses performances et faire des prédictions et des décisions. Il existe principalement trois types de ML nommés : Apprentissage supervisé , Apprentissage non supervisé et Apprentissage par renforcement.

• Apprentissage supervisé : il s'agit de former un modèle sur un ensemble de données étiqueté, où la sortie souhaitée est déjà connue. Le modèle est alors capable de faire des prédictions sur de nouvelles données inédites basées sur les modèles qu'il a appris pendant la formation. Les tâches courantes qui utilisent l'apprentissage supervisé incluent la classification et la régression.
• Apprentissage non supervisé : Il s'agit de former un modèle sur un ensemble de données non étiqueté, où la sortie souhaitée n'est pas connue. Le modèle doit trouver lui-même des modèles ou des caractéristiques dans les données. Les tâches courantes qui utilisent l'apprentissage non supervisé incluent le regroupement et la réduction de la dimensionnalité .

Un réseau antagoniste génératif (GAN) est un modèle d'apprentissage automatique qui peut générer de nouvelles données à partir d'entrées données. Un modèle GAN est généralement considéré comme un modèle d'apprentissage non supervisé, mais il utilise des aspects d'apprentissage supervisé dans l'un de ses composants pendant la formation. Il contient deux composants : Générateur et Discriminateur .

• Générateur : Ce composant du modèle GAN peut générer de nouvelles données à partir de l'entrée de bruit qui lui est fournie.
• Discriminateur : Le travail de ce composant est de faire la distinction entre les données d'origine et les données générées par le Générateur.

Ces composants sont entraînés simultanément. Par exemple, si nous voulons entraîner un modèle pour pouvoir générer des images de chevaux, nous entraînerons le discriminateur en affichant des images de chevaux. D'autre part, nous fournirons au générateur des entrées de bruit à partir desquelles il commencera à créer de nouvelles données et les montrera au discriminateur. Puisque le discriminateur a déjà vu des images de chevaux et n'a pas pu identifier l'image générée par le générateur comme un cheval, il dira au générateur de s'améliorer. Ce processus se produira plusieurs fois jusqu'à ce que le générateur puisse produire une sortie qui ne peut pas être distinguée par le discriminateur. Si le discriminateur est capable de reconnaître les données générées, la perte du générateur est comptée, ce qui signifie simplement qu'il ne fonctionne pas assez bien, mais si une image générée passe par le discriminateur sans être signalée, le discriminateur fait face à la perte. A partir de là, nous pouvons avoir une idée qu'au fur et à mesure que l'apprentissage se poursuit, la perte du générateur continue de diminuer et la perte du discriminateur augmente.

Le schéma fonctionnel ci-dessus montre simplement comment le processus se déroule dans un modèle GAN. La perte de chaque composant lui est renvoyée. Après une certaine période, la perte des deux composants devient constante. Nous pouvons également dire que dans un modèle GAN, il y a une bataille entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

Les modèles GAN sont considérés comme une révolution dans le domaine de l'apprentissage automatique car ils sont très puissants et ont la capacité de travailler sur presque tous les types de données. Ils peuvent écrire des lettres, des paragraphes, des codes et des scripts, et créer des images, des peintures, des visages, des deepfakes, des vidéos, de l'audio et de la musique. Puisqu'ils sont puissants, ils sont également très difficiles à entraîner.

Informations Complémentaires

Les modèles GAN ont récemment commencé à gagner en popularité car de nombreuses entreprises ont commencé à les expérimenter et à proposer des produits auxquels on n'avait jamais pensé auparavant. Il y a eu beaucoup de développements à l'aide de ces modèles, ce qui a également semé la peur chez les utilisateurs généraux. Certaines personnes disent que ces modèles conduiront au chômage tandis que d'autres doutent des conséquences morales et éthiques et du manque d'intervention humaine pour créer quelque chose. Il y a eu des protestations en ligne de la communauté des artistes déclarant que leurs travaux étaient utilisés pour former ces modèles et maintenant les modèles d'IA peuvent fonctionner plus rapidement et les artistes risquent de ne pas avoir d'emploi.

Question : L'IA a-t-elle été utilisée pour écrire ce blog ?