Gan 딥 러닝이란?

Gan 딥 러닝은 생성 모델 중 하나로, Generative Adversarial Network의 약자입니다. 즉, “생성 모델”이란 용어가 의미하는 바 그대로 새로운 이미지, 음악 등을 생성하는 머신 러닝 모델입니다.

GAN은 인공지능의 초창기부터 존재했지만, 2014년 뉴욕 대학의 Goodfellow 교수와 그의 팀이 발표한 논문에서 다시 주목받았습니다. GAN 모델은 두 개의 딥 러닝 모델(생성자, 판별자)을 이용해 데이터를 생성하는 방식입니다.

대립 게임

GAN은 판별자와 생성자라는 두 개의 모델을 이용한 대립게임입니다. 생성자 모델은 진짜 데이터와 비슷한 새로운 데이터를 만들어내는 역할을 하며, 판별자 모델은 생성된 데이터를 가짜와 진짜 데이터로 판별하는 역할을 합니다. 이 두 모델이 서로 대립하며 모델이 발전하는 과정이 진행됩니다.

더 나은 생성자 모델을 만들기 위해 판별자 모델이 세밀하게 판단하게 되고, 판별자 모델도 생성자 모델에 대한 정보를 얻게 됩니다. 이 과정에서 생성자 모델은 점차적으로 진짜 데이터와 비슷한 가상 데이터를 만들어내고, 판별자 모델은 이를 가짜 데이터로 판별하지 못하게 됩니다.

GAN의 종류

GAN에는 여러 종류가 있지만, 가장 대표적인 GAN은 DCGAN(Deep Convolutional GAN)입니다. DCGAN은 이미지 생성에 특화된 딥 러닝 모델로, 입력 데이터로는 이미지 파일을 이용합니다.

GAN 외에도 VAE(Variational Auto-Encoder)와 WGAN(Wasserstein GAN)과 같은 생성 모델들이 있습니다.

GAN 활용분야

GAN은 이미지 생성에서부터 동영상, 음악, 대화체 생성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 신경망이 학습한 이미지에서 양식, 컬러 등을 변경하여 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이를 이용해 디자인 작업, 광고 콘텐츠 제작 등에 활용할 수 있습니다.

또한, GAN은 전통적인 치료법으로는 치료하기 어려웠던 악성 피부질환 등을 생성된 이미지를 통해 분석하고 치료법을 찾아낼 수 있는 의료분야에서도 활용될 수 있습니다.

결론

GAN은 고해상도, 진짜 같은 가상 이미지를 생성하는 등 인공지능 발전에 큰 역할을 하고 있습니다. 이를 기반으로 한 창작 활동, 유사 이미지 생성, 의료 분야 등에서 높은 연구 수요가 예상됩니다. Gan 딥 러닝은 다른 생성 모델과 같이, 능력과 인간의 역할을 새롭게 정의하는 머신 러닝의 진보를 나타내는 분야 중의 하나입니다.