Redes generativas antagónicas

Son un tipo de modelo de inteligencia artificial diseñado para generar datos similares a un conjunto de datos existentes.

Funcionan a través de dos redes neuronales que compiten entre sí: un generador que crea datos falsos y un discriminador que intenta distinguir entre datos reales y falsos.

Este enfoque permite entrenar al generador para producir resultados cada vez más realistas.

Se utilizan en tareas como la generación de imágenes, música, texto y la mejora de la calidad de imágenes o videos.

Representan un avance significativo en el aprendizaje no supervisado, destacándose por su capacidad para crear contenidos de alta calidad a partir de datos aleatorios.