GAN (Generative Adversarial Networks) nedir?
Türkçesi: Çekişmeli Üretici Ağlar
İngilizcesi: Generative Adversarial Networks (GAN)
Türkçe Okunuşu: jeneretiv adverseryıl netvörk
İngilizce Okunuşu: ˈʤɛnərətɪv ˌædvɜːrsɪəriəl ˈnɛtwɜːrk
Dilbilgisi: İsim, yapay zekâ terimi
Kısaltması: GAN
Köken: İngilizce kökenli bir terimdir. “Generative” (üretici), “Adversarial” (çekişmeli veya karşıt) ve “Network” (ağ) kelimelerinin birleşiminden oluşur.
Alakalı Terimler: Deep Learning, Neural Network, Autoencoder, Diffusion Model, Machine Learning, Reinforcement Learning
Generative Adversarial Networks, iki yapay zekâ modelinin birbirine karşı çalıştığı bir derin öğrenme mimarisidir. Bu sistemde iki ana bileşen bulunur:
Generator (Üretici) ve Discriminator (Ayırt Edici). Üretici, sahte ancak gerçekmiş gibi görünen veriler oluşturur; ayırt edici ise bu verilerin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anlamaya çalışır. Bu çekişme süreci sayesinde üretici, zamanla gerçek veriye çok yakın sonuçlar üretmeyi öğrenir.
GAN’lar, özellikle görsel içerik üretimi, yüz oluşturma, sanat ve tasarım, veri artırma, video ve ses sentezi gibi alanlarda yoğun şekilde kullanılır. Örneğin, düşük çözünürlüklü bir fotoğrafın kalitesini artırmak, hiç var olmayan bir insan yüzü üretmek veya eski filmleri renklendirmek gibi işlemler GAN’lar sayesinde yapılabilmektedir.
GAN teknolojisi aynı zamanda metin, müzik ve 3B model üretiminde de büyük bir devrim yaratmıştır. Günümüzde yapay zekâ destekli sanat, deefake, oyun geliştirme ve içerik yaratımı gibi pek çok endüstride kullanılmaktadır. Ancak bu gücü nedeniyle etik ve güvenlik sorunları da gündeme gelmiştir; özellikle sahte içeriklerin tespiti ve doğrulaması bu teknolojinin en çok tartışılan yönlerindendir.
« Fihriste Dön
