Real GANs in AI | Hacker Noon

הסקירה

המאמר הזה של חברת MobiDev מציג את עקרונות הפעולה של רשתות GAN, שבהן שני מודלים מתחרים זה בזה כדי לייצר נתונים סינתטיים חדשים מרעש אקראי. מודל אחד משמש בתור מחולל שמייצר דוגמאות מזויפות, והשני פועל כמבחין שבודק אם מדובר במידע אמיתי ממאגר היעד או בזיוף. התחרות הזו גורמת לשני הצדדים להשתפר ברציפות תוך כדי אימון. הגישה הזו נולדה במאמר של Goodfellow משנת 2014, והיא נשענת על למידת התפלגות הסתברותית משותפת כדי לבנות דוגמאות חדשות לחלוטין. במקום רק למצוא קו מפריד בין קטגוריות שונות, המחולל לומד את המבנה הפנימי המלא של הנתונים.

הרשתות האלה מייצרות קבצים יש מאין. הן עושות זאת ברמת פירוט גבוהה.

עיבוד תמונות ושחזור מידע

בעולם של עיבוד תמונה, המודלים האלה מטפלים במשימות מורכבות כמו שחזור חלקים חסרים בתמונות פגומות, טכניקה שנקראת inpainting. המערכת מייצרת פיקסלים שמשתלבים בדיוק ברקע הקיים, מבלי להשאיר סימני מחיקה בולטים. במקביל, מודלים כמו SRGAN משמשים להגדלת רזולוציה של תמונות מטושטשות לחדות גבוהה בלי שייווצרו עיוותים שמקובל לראות בשיטות מתמטיות ישנות כמו אינטרפולציה ביקובית. המאמר משווה את התוצאות גם למודלים אחרים שאינם מבוססי תחרות כמו SRResNet, ומדגים כיצד המחולל המתחרה מצליח לשמור על מרקם טבעי ופרטים זעירים שהולכים לאיבוד בעיבוד רגיל. זה לא מתאים למי שמחפש רק חיתוך תמונה מהיר.

בתחום הרפואי הן מנקות רעש סטטיסטי מסריקות טומוגרפיה ורנטגן כדי להציג רקמה ברורה. בתחום היצירתי הן מבצעות domain adaptation, התאמת תחום, שבה צילום רגיל מקבל מאפיינים חזותיים של ציור שמן באמצעות כלים כמו CycleGAN. תהליך כזה שומר על התוכן המקורי של הסצנה ועל מיקום העצמים, אך מלביש עליהם סגנון אמנותי אחר לגמרי. ארכיטקטורות מתקדמות יותר כמו StyleGAN2 מייצרות תמונות פוטוריאליסטיות של אנשים, חיות או חפצים שמעולם לא התקיימו במציאות. הנתונים מראים שהשיטה עובדת גם על ייצור סאונד וטקסט.

התוכן כולו מוגש באנגלית באתר Hacker Noon, ללא ממשק בעברית או התאמה מיוחדת לשוק המקומי בישראל. מי שמחפש כאן תוכנה פשוטה להורדה יגלה שמדובר במאמר טכנולוגי ולא במוצר מדף. החומר סוקר את השימושים המסחריים האפשריים, ומציג את שירותי הפיתוח המותאמים אישית של חברת MobiDev הפועלת משנת 2009 בתחומי למידת מכונה וראייה ממוחשבת. אם אתם שוקלים לפתח מוצר כזה בעסק שלכם, תצטרכו להביא בחשבון עלויות כבדות של שרתים ואימון נתונים. אין כאן מחירון קבוע, אלא תמחור מותאם אישית שמוגדר כתוכן בתשלום.

חברות פיתוח גובות סכומים גבוהים. פרויקטים כאלה דורשים תשתיות יקרות.

למי זה שווה השקעה

הטכנולוגיה הזו מתאימה לחברות שצריכות לייצר מאגרי נתונים סינתטיים לצורכי אימון, או לארגונים שמפתחים מערכות רפואיות הדורשות פענוח הדמיות נקי מרעשים. היא יעילה גם למיזמים שמתעסקים באופנה וירטואלית, הזדקנות פנים, או תרגום תמונות לאימוג׳י ברמת דיוק גבוהה. לא הייתי משתמש בזה ל לצרכים פשוטים של עיבוד גרפי שוטף, כי עלויות הפיתוח והאימון אינן מוצדקות למשימות קטנות. תצטרכו צוות שמבין בלמידה עמוקה, אלגוריתמים והסתברות משותפת. אם אין לכם מאגרי מידע גדולים לתת למבחין, המודל פשוט יקרוס ולא יספק תמונות אמינות.

האימון דורש איזון עדין מאוד. כשהמחולל מנצח בקלות, הלמידה נעצרת.

• שפת האתראנגלית בלבד
• מודל תמחורפיתוח מותאם אישית
• סוג המידעסקירה הנדסית מסחרית