Apa itu Generative Adversarial Networks (GANs)?

Beberapa dekade terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang dari sekadar konsep fiksi ilmiah menjadi salah satu teknologi paling berpengaruh di dunia. Dari asisten virtual di ponsel kita hingga sistem rekomendasi di platform streaming favorit, AI kini menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari. GAN sendiri merupakan salah satu konsep penting dalam AI. Simak selengkapnya mengenai apa itu GAN dan cara kerjanya.

Apa Itu Generative Adversarial Networks (GAN)?

(Sumber: simplilearn.com)

Generative Adversarial Networks (GAN) adalah salah satu konsep dalam machine learning yang melibatkan dua jaringan neural, yaitu generator dan discriminator.

GAN bekerja dengan cara membiarkan kedua jaringan ini berkompetisi satu sama lain. Generator berusaha menciptakan data palsu yang mirip dengan data asli, sementara discriminator berusaha membedakan antara data asli dan data palsu yang dihasilkan oleh generator.

Dalam konteks ini, “adversarial” mengacu pada sifat konflik atau oposisi antara kedua jaringan. Sementara “network” mengacu pada jaringan mendalam yang digunakan dalam proses ini.

Baca juga: Mengenal Open AI, Perusahaan Dibalik Chat GPT

Keuntungan dari Generative Adversarial Networks (GAN)

1. Kualitas Data Tinggi: GAN dapat menghasilkan data yang mirip dengan data asli. Misalnya, jika Anda memberikan gambar kepada GAN, ia akan menghasilkan versi baru dari gambar tersebut yang mirip dengan gambar asli.
2. Detail dan Interpretasi: GAN dapat memahami detail dari data dan menginterpretasikannya ke dalam versi yang berbeda, menjadikannya alat yang berguna untuk pekerjaan machine learning.
3. Pengenalan Objek: Dengan kombinasi GAN dan machine learning, kita dapat dengan mudah mengenali objek seperti pohon, jalan, sepeda, orang, dan mobil yang diparkir serta menghitung jarak antar objek.

Kelemahan dari Generative Adversarial Networks (GAN)

1. Pelatihan yang Sulit: GAN sulit untuk dilatih. Anda perlu menyediakan berbagai jenis data secara terus-menerus untuk memeriksa apakah ia bekerja dengan akurat atau tidak.
2. Kompleksitas dalam Hasil: Menghasilkan data dari teks atau ucapan dengan GAN sangat kompleks dan memerlukan pemahaman mendalam.

Generative Adversarial Networks (GAN) telah membawa perubahan signifikan dalam dunia machine learning. Meskipun memiliki kelemahan, keuntungan yang ditawarkan oleh GAN membuatnya menjadi salah satu teknologi yang paling dicari dalam industri ini. Dengan pemahaman yang tepat, kita dapat memanfaatkan GAN untuk berbagai aplikasi dan inovasi di masa depan.

Di dunia crypto, AI pun membawa pengaruh yang sangat besar, di mana terdapat berbagai crypto AI seperti Fetch AI dan AGIX yang mengalami peningkatan harga pesat seiring dengan meningakatnya minat terhadap AI dan Chat GPT.

Tertarik untuk berinvestasi aset crypto AI? Download Pintu sekarang! Di Pintu, kamu bisa jual beli dan investasi aset crypto favoritmu mulai dari Rp11.000 saja, lho!

Referensi:

• IT Release. Advantages and Disadvantages of Generative Adversarial Networks (GAN). Diakses pada 5 Oktober 2023.
• Machine Learning Mastery. What Are Generative Adversarial Networks (GANs)?. Diakses pada 5 Oktober 2023.