생성 모델이란?
생성 모델은 데이터 세트의 기본 구조를 학습하여 원본 데이터와 유사한 새로운 샘플을 생성하는 것을 목표로 하는 비지도 기계 학습 알고리듬의 유형입니다. 알고리즘이 레이블링된 데이터에 대해 훈련되는 감독 학습과 달리 생성 모델은 레이블링된 데이터를 필요로 하지 않기 때문에 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 유용합니다.
생성 딥 러닝의 일반적인 예는 생성 적대적 관계망, 변형 자동 인코더 및 자기 회귀 모델입니다. 따라서 이 세 가지에 대해 자세히 알아보겠습니다.
생성적 적대 관계망 (Generative Adversarial Networks)
GAN(Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망, 생성기 및 판별기를 사용하여 원래 데이터와 유사한 새 샘플을 생성하는 생성 모델입니다.
생성기 네트워크는 랜덤 노이즈를 입력으로 받아 원본 데이터와 유사한 데이터를 생성하여 새로운 샘플을 생성합니다. 판별기 네트워크는 생성된 샘플과 원본 데이터를 구분하려고 합니다.
생성기는 판별기를 속이려고 하고 판별기는 생성된 샘플을 올바르게 분류하려고 하는 등 두 네트워크는 적대적인 방식으로 함께 훈련됩니다.
- 이미지 및 비디오 생성: GAN은 원본 데이터와 유사한 새로운 이미지 및 비디오를 생성할 수 있습니다. 그들은 얼굴, 풍경 및 심지어 도시 전체의 현실적인 이미지를 생성하는 데 사용되었습니다.
- 데이터 증강: GAN을 사용하여 기존 데이터 세트를 증강하는 데 사용할 수 있는 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다. 이는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업에서 유용할 수 있으며, 대규모 데이터 세트를 사용하면 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 텍스트 생성: GAN은 원래 데이터와 유사한 새로운 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 그들은 현실적으로 들리는 뉴스 기사, 챗봇 대화, 심지어 책 전체를 만드는 데 사용되었습니다.
- 스타일 전송: GAN을 사용하여 한 이미지의 스타일을 다른 이미지로 전송할 수 있습니다. 이는 사진 편집 및 예술적 표현과 같은 작업에서 유용할 수 있습니다.
GAN은 일반적으로 전통적인 의미의 설명을 제공하는 데 사용되지 않지만, 인간이 복잡한 데이터를 이해하는 것을 돕는 시각화를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, GAN은 의료 영상에서 의료 스캔으로부터 장기와 조직 구조의 현실적인 3D 시각화를 만들기 위해 사용되어 왔습니다. 이러한 시각화는 의사와 연구자가 신체의 내부 구조를 더 잘 이해하고 잠재적인 문제 또는 이상을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
또 다른 예에서, GAN은 자동차의 현실적인 이미지를 생성하기 위해 사용되었으며, 이는 설계 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 자동차 이미지 데이터 세트에 대해 GAN을 훈련시킴으로써, 디자이너는 훈련 데이터와 비슷하지만 독특한 특징을 가진 새로운 자동차 디자인을 개발할 수 있습니다. 이것은 디자이너가 다양한 설계 가능성과 특징을 탐구하는 것을 도울 수 있습니다.