GAN（敵対的生成ネットワーク）
Generative Adversarial Network
2つのAIを競わせることで本物そっくりの画像やデータを作り出す技術。
簡単に説明すると
GANは、データを「作るAI」と「見破るAI」を戦わせて、本物そっくりの新しいデータを作る技術だよ。 例えば、この世に存在しない人物の顔写真を本物と見分けがつかないほど綺麗に作り出すことができるんだ。 他にも、ぼやけた写真の画質を高めたり、線画に自動で色を塗ったりする技術など、さまざまな画像処理の場面で利用されているよ。
名前のヒミツ
GAN（ガン）は、英語のGenerative（生成する）、Adversarial（敵対する）、Network（仕組み）の頭文字を合わせた言葉だよ。 「2つのAIをライバルのように競わせることで、データの作成能力を高めるネットワーク」という意味が込められているんだ。
くわしく見てみよう！
GANとは、2つの異なるAIを互いに競わせることで、本物そっくりの新しいデータを生成する仕組みのことだよ。
大まかに言うと、データを新しく作り出す「生成器」と、それが本物か偽物かを見分ける「識別器」をライバル同士として競わせるんだ。
イメージとしては、偽札の偽造犯と警察官のような関係だよ。
偽造犯である生成器は、警察官にバレないように本物そっくりな偽のお札を作ろうと努力するんだ。
一方で、警察官である識別器は、それが本物か偽物かを見破る技術をどんどん磨いていくよ。
この2つのAIが切磋琢磨を繰り返すことで、最終的には本物と見分けがつかないほど高品質なデータが生み出されるようになるんだ。
この技術は、AIの学習に必要となる訓練用のデータを人工的に作り出して水増しする用途などに役立っているんだ。例えば、実際のデータを集めることが難しい医療用画像や、発生頻度の低い不具合データなどを再現し、AI全体の学習精度を底上げする手段として活用されているよ。
GANは、コンピュータがデータの特徴を自動で深く学習する「ディープラーニング」の技術を応用した学習方法の1つだよ。
人間が手作業で正解を細かく教えなくても、AI同士が勝手に競い合って学習の精度を高めていける点が大きな特徴なんだ。