Entendendo um modelo GAN

Na tendência em que a Inteligência Artificial está fazendo coisas impressionantes, como responder aos seus comandos, resolver seus problemas, gerar novas imagens com um determinado prompt e muito mais, você deve ter se perguntado como essas coisas funcionam. Você deve ter ouvido falar de algumas plataformas populares como ChatGPT e Dall-E.

No meu trabalho, comecei a trabalhar em um modelo GAN . Então, usarei esse aprendizado e contarei como essas coisas funcionam e fornecerei algum conhecimento teórico sobre o modelo GAN.

O que é Inteligência Artificial?

Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de uma máquina pensar como um ser humano, o que inclui aprender com experiências passadas, resolver problemas e tomar decisões.

O que é Aprendizado de Máquina?

Machine Learning (ML) é um subconjunto de IA que permite que uma máquina melhore continuamente seu desempenho com a experiência. Ele usa algoritmos e modelos matemáticos para melhorar seu desempenho e fazer previsões e decisões. Existem basicamente três tipos de ML denominados: Aprendizado Supervisionado , Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.

• Aprendizado Supervisionado : envolve o treinamento de um modelo em um conjunto de dados rotulado, onde a saída desejada já é conhecida. O modelo é então capaz de fazer previsões sobre dados novos e não vistos com base nos padrões que aprendeu durante o treinamento. Tarefas comuns que usam aprendizado supervisionado incluem classificação e regressão.
• Aprendizado não supervisionado : envolve o treinamento de um modelo em um conjunto de dados não rotulado, onde a saída desejada não é conhecida. O modelo deve encontrar padrões ou recursos nos dados por conta própria. Tarefas comuns que usam aprendizado não supervisionado incluem agrupamento e redução de dimensionalidade .

Uma Generative Adversarial Network (GAN) é um modelo de aprendizado de máquina que pode gerar novos dados a partir de entradas fornecidas. Um modelo GAN geralmente é considerado um modelo de aprendizado não supervisionado, mas usa aspectos de aprendizado supervisionado em um de seus componentes durante o treinamento. Ele possui dois componentes: Generator e Discriminator .

• Gerador : Este componente do modelo GAN pode gerar novos dados a partir da entrada de ruído fornecida a ele.
• Discriminador : A função deste componente é distinguir entre os dados originais e os dados gerados pelo Gerador.

Esses componentes são treinados simultaneamente. Por exemplo, se queremos treinar um modelo para poder gerar imagens de cavalos, vamos treinar o discriminador mostrando imagens de cavalos. Por outro lado, forneceremos ao gerador algumas entradas de ruído a partir das quais ele começará a criar novos dados e mostrá-los ao discriminador. Como o discriminador já viu imagens de cavalos e não conseguiu identificar a imagem gerada pelo gerador como um cavalo, ele dirá ao gerador para melhorar. Este processo acontecerá muitas vezes até que o gerador possa produzir uma saída indistinguível pelo discriminador. Se o discriminador for capaz de reconhecer os dados gerados, a perda do gerador é contada, o que significa simplesmente que não está funcionando bem o suficiente, mas se uma imagem gerada passar pelo discriminador sem ser sinalizada, o discriminador enfrentará a perda. A partir disso, podemos ter uma ideia de que à medida que o treinamento avança, a perda do gerador continua diminuindo e a perda do discriminador aumenta.

O diagrama de blocos acima simplesmente mostra como o processo acontece em um modelo GAN. A perda de cada componente é realimentada para ele. Após um certo período, a perda de ambos os componentes torna-se constante. Também podemos dizer que em um modelo GAN, há uma batalha entre o Aprendizado Supervisionado e o Aprendizado Não Supervisionado.

Os modelos GAN são vistos como uma revolução no campo de aprendizado de máquina porque são muito poderosos e têm a capacidade de trabalhar com quase qualquer tipo de dados. Eles podem escrever cartas, parágrafos, códigos e scripts e criar imagens, pinturas, rostos, deepfakes, vídeos, áudio e música. Como são poderosos, eles também são muito difíceis de treinar.

Informações adicionais

Os modelos GAN recentemente começaram a ganhar muita popularidade porque muitas empresas começaram a experimentá-los e a lançar produtos que nunca foram pensados ​​antes. Houve muito desenvolvimento usando esses modelos, o que também gerou medo entre os usuários em geral. Algumas pessoas dizem que esses modelos levarão ao desemprego, enquanto outras duvidam das consequências morais e éticas e da falta de intervenção humana para criar algo. Houve protestos online da comunidade de artistas afirmando que seus trabalhos foram usados ​​para treinar esses modelos e agora os modelos de IA podem trabalhar mais rápido e os artistas correm o risco de não ter empregos.

Pergunta: A IA foi usada para escrever este blog?