Pengertian Model Generatif: Jenis dan Penerapannya

Generatif mengacu pada kemampuan model pembelajaran mesin untuk menghasilkan data baru dan unik yang belum pernah terlihat sebelumnya. Dengan kata lain, model generatif dapat membuat konten segar, seperti gambar, video, musik, atau teks, daripada sekadar memprediksi nilai berikutnya secara berurutan.

Ada beberapa jenis model generatif, antara lain:

1. Jaringan Adversarial Generatif (GAN): GAN terdiri dari dua jaringan saraf yang bekerja sama untuk menghasilkan data baru. Satu jaringan menghasilkan sampel, sementara jaringan lainnya mencoba membedakan sampel yang dihasilkan dari sampel sebenarnya. Kedua jaringan tersebut dilatih bersama, dan seiring berjalannya waktu, jaringan generator menjadi lebih baik dalam menciptakan sampel realistis yang dapat menipu jaringan diskriminator.
2. Variational Autoencoders (VAEs): VAE adalah jenis model generatif yang menggunakan pendekatan probabilistik untuk menghasilkan data baru. Mereka belajar mengompresi data masukan ke dalam ruang laten, dan kemudian mengambil sampel dari ruang laten ini untuk menghasilkan data baru.
3. Transformator Generatif: Transformator generatif adalah jenis model generatif yang menggunakan arsitektur transformator untuk menghasilkan data baru. Mereka sangat cocok untuk menghasilkan data rangkaian panjang, seperti data teks atau data deret waktu.
4. Aliran Normalisasi: Aliran normalisasi adalah jenis model generatif yang menggunakan serangkaian transformasi yang dapat dibalik untuk mengubah distribusi sederhana (seperti Gaussian) menjadi distribusi yang lebih kompleks. Model ini sering digunakan untuk estimasi kepadatan dan pembuatan gambar.

Model generatif memiliki banyak aplikasi potensial, seperti:

1. Augmentasi data: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan data pelatihan baru, yang dapat membantu meningkatkan performa model pembelajaran mesin.
2. Sintesis gambar dan video: Model generatif dapat digunakan untuk membuat gambar dan video realistis yang tidak ada dalam data pelatihan.
3. Pembuatan teks: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan teks yang mirip dengan teks masukan tertentu.
4. Pembuatan musik: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan musik yang serupa dengan musik masukan tertentu.
5. Sintesis suara: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan suara baru yang tidak ada dalam data pelatihan.
6. Penemuan obat: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan struktur molekul baru yang dapat menjadi obat potensial.
7. Robotika: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan tugas atau skenario robotik baru yang tidak ada dalam data pelatihan.
8. Pencitraan medis: Model generatif dapat digunakan untuk menghasilkan gambar medis baru yang tidak ada dalam data pelatihan.

Penting untuk dicatat bahwa model generatif masih dalam tahap awal pengembangan, dan masih banyak penelitian yang dilakukan untuk meningkatkan kinerjanya dan penerapan. Namun, mereka mempunyai potensi untuk merevolusi banyak bidang dengan memungkinkan terciptanya data baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan.