Comprendre les modèles génératifs : types et applications

Génératif fait référence à la capacité d'un modèle d'apprentissage automatique à générer de nouvelles données uniques qui n'ont jamais été vues auparavant. En d'autres termes, un modèle génératif peut créer un nouveau contenu, tel que des images, des vidéos, de la musique ou du texte, plutôt que de simplement prédire la valeur suivante dans une séquence.

Il existe plusieurs types de modèles génératifs, notamment :

1. Réseaux adverses génératifs (GAN) : les GAN se composent de deux réseaux de neurones qui travaillent ensemble pour générer de nouvelles données. Un réseau génère des échantillons, tandis que l'autre réseau tente de distinguer les échantillons générés des échantillons réels. Les deux réseaux sont formés ensemble et, au fil du temps, le réseau générateur devient meilleur pour créer des échantillons réalistes qui peuvent tromper le réseau discriminateur.
2. Auto-encodeurs variationnels (VAE) : les VAE sont un type de modèle génératif qui utilise une approche probabiliste pour générer de nouvelles données. Ils apprennent à compresser les données d'entrée dans un espace latent, puis à échantillonner à partir de cet espace latent pour générer de nouvelles données.
3. Transformateurs génératifs : les transformateurs génératifs sont un type de modèle génératif qui utilise une architecture de transformateur pour générer de nouvelles données. Ils sont particulièrement bien adaptés pour générer de longues séquences de données, telles que du texte ou des données de séries chronologiques.
4. Flux normalisants : les flux normalisants sont un type de modèle génératif qui utilise une série de transformations inversibles pour transformer une distribution simple (telle qu'une gaussienne) en une distribution plus complexe. Ils sont souvent utilisés pour l'estimation de la densité et la génération d'images.

Les modèles génératifs ont de nombreuses applications potentielles, telles que :

1. Augmentation des données : les modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer de nouvelles données de formation, ce qui peut contribuer à améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique.
2. Synthèse d'images et de vidéos : des modèles génératifs peuvent être utilisés pour créer des images et des vidéos réalistes qui ne sont pas présentes dans les données d'entraînement.
3. Génération de texte : des modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer un texte similaire à un texte d'entrée donné.
4. Génération de musique : des modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer une musique similaire à une musique d'entrée donnée.
5. Synthèse vocale : des modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer de nouvelles voix qui ne sont pas présentes dans les données d'entraînement.
6. Découverte de médicaments : des modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer de nouvelles structures moléculaires qui pourraient constituer des médicaments potentiels.
7. Robotique : les modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer de nouvelles tâches ou scénarios robotiques qui ne sont pas présents dans les données de formation.
8. Imagerie médicale : les modèles génératifs peuvent être utilisés pour générer de nouvelles images médicales qui ne sont pas présentes dans les données de formation.

Il est important de noter que les modèles génératifs en sont encore aux premiers stades de développement et que de nombreuses recherches sont encore en cours pour améliorer leurs performances. et l'applicabilité. Cependant, ils ont le potentiel de révolutionner de nombreux domaines en permettant la création de nouvelles données qui n’étaient pas possibles auparavant.