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GAN

Les Réseaux Antagonistes Génératifs, ou GANs, sont des architectures algorithmiques qui utilisent deux réseaux neuronaux en concurrence l'un avec l'autre. Le but est de produire de nouvelles instances artificielles de données qui pourraient être confondues avec de vraies données. Ces réseaux sont composés d'un générateur qui produit des exemples basés sur des données réelles et d'un discriminateur qui essaie de distinguer les vraies données des données générées.

Pourquoi est-ce important ?

Les GAN permettent un marketing hautement personnalisé qui utilise des images ou du texte personnalisé, comme des images promotionnelles personnalisées pour chaque client. Ils sont aussi d'une grande utilité pour les équipes de développement lorsqu'il y a un manque de données client. En particulier, ils peuvent générer des données synthétiques lorsque des préoccupations de confidentialité surgissent autour de l'utilisation de vraies données client. Ces capacités ont des implications profondes pour des domaines tels que le marketing, la synthèse d'images et de voix, et la génération de données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les GAN sont largement utilisés pour générer des instances artificielles de données dans divers domaines. Par exemple, ils sont utilisés pour créer des images, des vidéos et des voix synthétiques de haute qualité pour l'industrie du divertissement. Dans le domaine du marketing, ils permettent la création de contenus promotionnels hautement personnalisés. De plus, les GAN sont souvent utilisés pour générer des données synthétiques dans les cas où il y a un manque de données client, particulièrement lorsque l'utilisation de vraies données client pose des problèmes de confidentialité.

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