GANها (شبکه های مولد متخاصم) یک کلاس قدرتمند از مدل های یادگیری ماشین هستند که قادر به تولید داده های مصنوعی هستند که از نظر آماری شبیه به مجموعه داده واقعی هستند. تولید داده مصنوعی می تواند برای انواع کاربردها مفید باشد، مانند پر کردن داده های گمشده، ایجاد مجموعه داده های بزرگتر برای آموزش مدل ها، و ایجاد نمونه های مصنوعی برای آزمایش مدل ها.

کاربرد GANها برای تولید داده های جدولی

GANها به ویژه برای تولید داده های جدولی مناسب هستند، زیرا آنها می توانند ساختار و وابستگی های پیچیده داده های جدولی را به دست آورند. این بدان معناست که آنها می توانند داده های مصنوعی تولید کنند که از نظر انواع متغیرها، توزیع مقادیر و روابط بین متغیرها بسیار شبیه به داده های واقعی هستند.

موارد استفاده ویژه

• پر کردن داده های گمشده در مجموعه داده های موجود
• ایجاد مجموعه داده های بزرگتر برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
• ایجاد نمونه های مصنوعی برای آزمایش مدل های طبقه بندی و رگرسیون
• تولید داده های تست برای ارزیابی عملکرد مدل ها
• ایجاد داده های مصنوعی برای حفظ حریم خصوصی داده ها

علاوه بر این موارد استفاده، GANha همچنین می توانند برای موارد زیر استفاده شوند:

تولید داده های مختلف

GANها می توانند داده های انواع مختلف را تولید کنند، از جمله:

• داده های عددی
• داده های دسته ای
• داده های رشته ای
• داده های تاریخ/زمان
• داده های تصویر/صوتی

ایجاد داده های واقعی

GANها می توانند داده های مصنوعی تولید کنند که بسیار شبیه به داده های واقعی هستند. این بدان معناست که آنها می توانند برای ایجاد نمونه هایی از داده های واقعی که به سختی به دست می آیند یا در دسترس نیستند استفاده شوند.

ایجاد داده های متنوع

GANها می توانند داده های متنوع تولید کنند که مجموعه داده اصلی را پوشش می دهد. این بدان معناست که آنها می توانند برای ایجاد نمونه های مصنوعی از داده هایی که در مجموعه داده اصلی پوشش داده نشده اند استفاده شوند.

شبکه های مولد مقابله ای (GANs) تکنیک های قدرتمندی هستند که می توانند داده های مصنوعی واقع گرایانه تولید کنند.

در این پست وبلاگ، ما نحوه استفاده از شبکه های GAN برای تولید داده های جدولی مصنوعی را بررسی خواهیم کرد. این موضوعی است که در صنایع مختلف، از جمله: بهداشتی، مالی و خرده‌فروشی کاربرد دارد.

تعریف GAN

GAN ها نوعی شبکه عصبی هستند که از دو شبکه مجزا به نام ژنراتور و تشخیص دهنده تشکیل شده اند. ژنراتور داده های مصنوعی تولید می کند، در حالی که تشخیص دهنده داده های مصنوعی را از داده های واقعی تشخیص می دهد.

هدف GAN این است که ژنراتور را آموزش دهد تا داده های مصنوعی تولید کند که تشخیص دهنده را فریب دهد تا باور کند که واقعی است.

استفاده از GAN ها برای تولید داده های جدولی مصنوعی

برای استفاده از شبکه های GAN برای تولید داده های جدولی مصنوعی، باید داده های واقعی خود را به صورت ماتریس آماده کنیم.

سپس می توانیم از یک مدل GAN برای یادگیری توزیع داده های واقعی استفاده کنیم. هنگامی که مدل آموزش داده شد، می توانیم از آن برای تولید داده های جدولی مصنوعی استفاده کنیم.

مزایای استفاده از GAN ها برای تولید داده های جدولی مصنوعی

شبکه های GAN مزایای زیادی برای تولید داده های جدولی مصنوعی دارند، از جمله:

• داده های مصنوعی با کیفیتی تولید می کنند.
• انعطاف پذیر هستند و می توانند برای تولید داده های جدولی از انواع مختلف استفاده شوند.
• آموزش آنها نسبتاً آسان است.

معایب استفاده از GAN ها برای تولید داده های جدولی مصنوعی

شبکه های GAN همچنین دارای معایبی هستند، از جمله:

• ممکن است زمان زیادی طول بکشد تا آموزش داده شوند.
• ممکن است ناپایدار باشند و به داده های آموزشی بسیار حساسی باشند.