GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 실제 데이터를 모방하는 새로운 데이터를 생성하기 위해 고안된 머신러닝 모델입니다.
생성기(Generator)와 판별기(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 함께 발전하는 구조를 가집니다.

주요 특징:

• 생성기(Generator)
무작위 노이즈로부터 가짜 데이터를 생성하며 실제 데이터처럼 보이도록 학습합니다.

• 판별기(Discriminator)
데이터가 진짜(실제 데이터)인지 가짜(생성된 데이터)인지를 판별합니다.

• 적대적 학습(Adversarial Training)
생성기는 판별기를 속이려고 노력하고, 판별기는 이를 구분하려고 학습합니다.
이 과정을 반복하면서 생성된 데이터는 점점 실제와 구별하기 어려워집니다.

활용 사례:

•이미지 생성(Image Generation)
얼굴, 풍경 등 현실감 있는 이미지를 무에서 생성

• 데이터 증강(Data Augmentation)
라벨링 데이터가 적은 분야에서 학습용 가상 데이터 생성

• 초해상도(Super-Resolution)
저해상도 이미지를 고해상도로 개선

• 비디오 생성(Video Synthesis)
현실감 있는 동영상 프레임 생성

• 스타일 변환(Style Transfer)
이미지를 특정 화가나 스타일처럼 변환

중요성

GAN은 사실적인 고품질 데이터를 생성할 수 있는 혁신적 기술입니다. 컴퓨터 비전, 예술, 게임 등에서 가상 데이터와 창작물 생성을 통해 새로운 가능성을 열었죠. 현실과 거의 구분되지 않는 합성 데이터를 생성할 수 있다는 점에서 GAN은 생성형 AI의 대표 기술로 자리잡고 있습니다.