Generatieve modellen begrijpen: typen en toepassingen

Generatief verwijst naar het vermogen van een machine learning-model om nieuwe, unieke gegevens te genereren die nog niet eerder zijn gezien. Met andere woorden: een generatief model kan nieuwe inhoud creëren, zoals afbeeldingen, video's, muziek of tekst, in plaats van simpelweg de volgende waarde in een reeks te voorspellen. Er zijn verschillende soorten generatieve modellen, waaronder: 1. Generatieve Adversarial Networks (GAN's): GAN's bestaan uit twee neurale netwerken die samenwerken om nieuwe gegevens te genereren. Het ene netwerk genereert samples, terwijl het andere netwerk de gegenereerde samples probeert te onderscheiden van echte samples. De twee netwerken worden samen getraind, en na verloop van tijd wordt het generatornetwerk beter in het creëren van realistische samples die het discriminatornetwerk voor de gek kunnen houden. Variationele Autoencoders (VAE's): VAE's zijn een soort generatief model dat een probabilistische benadering gebruikt om nieuwe gegevens te genereren. Ze leren de invoergegevens in een latente ruimte te comprimeren en vervolgens uit deze latente ruimte monsters te nemen om nieuwe gegevens te genereren. Generatieve Transformers: Generatieve transformatoren zijn een soort generatief model dat een transformatorarchitectuur gebruikt om nieuwe gegevens te genereren. Ze zijn bijzonder geschikt voor het genereren van lange reeksen gegevens, zoals tekst of tijdreeksgegevens.
4. Normaliserende stromen: Normaliserende stromen zijn een soort generatief model dat een reeks omkeerbare transformaties gebruikt om een eenvoudige verdeling (zoals een Gaussiaanse) te transformeren in een complexere verdeling. Ze worden vaak gebruikt voor het schatten van de dichtheid en het genereren van afbeeldingen.

Generatieve modellen hebben veel potentiële toepassingen, zoals:

1. Gegevensvergroting: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe trainingsgegevens te genereren, wat de prestaties van machine learning-modellen kan helpen verbeteren.
2. Beeld- en videosynthese: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om realistische afbeeldingen en video's te creëren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens.
3. Tekstgeneratie: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om tekst te genereren die vergelijkbaar is met een bepaalde invoertekst.
4. Muziek genereren: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om muziek te genereren die vergelijkbaar is met bepaalde invoermuziek.
5. Stemsynthese: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe stemmen te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens.
6. Geneesmiddelenontdekking: generatieve modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe moleculaire structuren te genereren die potentiële geneesmiddelen zouden kunnen zijn.
7. Robotica: Generatieve modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe robottaken of scenario's te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens.
8. Medische beeldvorming: generatieve modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe medische beelden te genereren die niet aanwezig zijn in de trainingsgegevens. Het is belangrijk op te merken dat generatieve modellen zich nog in de beginfase van ontwikkeling bevinden en dat er nog steeds veel onderzoek wordt gedaan om hun prestaties te verbeteren en toepasbaarheid. Ze hebben echter het potentieel om op veel gebieden een revolutie teweeg te brengen door de creatie van nieuwe gegevens mogelijk te maken die voorheen niet mogelijk waren.