Mohon tunggu...
Muhammad Ainul Yaqin
Muhammad Ainul Yaqin Mohon Tunggu... Dosen - Dosen Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Dosen Teknik Informatika yang menekuni Bidang keahlian Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Manajemen Proses Bisnis, Process Mining, dan Arsitektur Enterprise.

Selanjutnya

Tutup

Artificial intelligence

Memahami Generative Adversarial Networks (GAN): Membuka Pintu Menuju Dunia Representasi Mendalam

8 Oktober 2023   07:00 Diperbarui: 8 Oktober 2023   07:08 343
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Pintu Gerbang ke Dunia GAN

Pada tahun 2018, artikel berjudul "Generative adversarial networks: An overview" oleh Creswell, Antonia dan rekan-rekan, memberikan pemandangan mendalam tentang salah satu perkembangan paling menarik di dunia pemrosesan sinyal dan pembelajaran mesin: Jaringan Adversarial Generatif (GAN). Dalam artikel ini, penulis menjelaskan GAN sebagai teknik yang mengubah cara kita memahami representasi data, dengan memanfaatkan kompetisi antara generator dan diskriminator. GAN membawa kita ke dunia baru di mana data yang sangat berharga dapat dipelajari tanpa anotasi yang luas. Mari kita selami lebih dalam panduan yang ditawarkan oleh artikel ini.

Melongok ke Dunia Representasi Mendalam Tanpa Batasan

Pemahaman dasar GAN

Di dunia di mana data adalah raja, tidak ada yang lebih berharga daripada kemampuan untuk membuat data yang baru dan bermakna. Inilah yang menjadi inti dari Generative Adversarial Networks (GAN), teknologi yang sedang kita bahas di sini. GAN adalah sebuah teknik canggih yang memungkinkan kita untuk mempelajari representasi mendalam dari data tanpa harus memiliki data pelatihan yang dianotasi secara ekstensif. Bagaimana ini dicapai? Dengan melatih sepasang jaringan, yaitu generator dan diskriminator, dalam persaingan satu sama lain. 

Menguraikan Konsep GAN: Generator vs. Diskriminator

Kompetisi yang Membentuk Representasi

Ide dasar di balik GAN adalah sederhana namun kuat. Di satu sisi, ada generator yang memiliki tugas untuk menciptakan gambar yang semakin realistis. Di sisi lain, ada diskriminator yang memiliki peran untuk membedakan antara gambar yang dihasilkan oleh generator dengan gambar yang nyata. Pertarungan antara kedua jaringan ini adalah apa yang mendorong pembelajaran mendalam dalam GAN. Generator terus berusaha untuk meningkatkan kemampuannya membuat gambar yang lebih realistis, sedangkan diskriminator berupaya menjadi lebih baik dalam mengenali perbedaan antara gambar palsu dan asli. Hasil dari pertarungan ini adalah penciptaan representasi data yang semakin dalam dan bermakna.

Survei Meliputi Spektrum Luas

Mendalami Aplikasi GAN

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
Mohon tunggu...

Lihat Konten Artificial intelligence Selengkapnya
Lihat Artificial intelligence Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun