Resumen
Explora las GAN para la generación de datos sintéticos con el fin de superar la escasez de datos, preservar la privacidad y mejorar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en diversos dominios.
Programa de estudio
-
- Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
-- Visión general de la arquitectura de GAN
-- El proceso antagónico: Generador vs. Discriminador
-- Historia y desarrollo de las GANs
- Comprensión de la Necesidad de Datos Sintéticos
-- Desafíos de escasez de datos en el aprendizaje automático
-- Ventajas de los datos sintéticos en la preservación de la privacidad
-- Casos de uso y aplicaciones en distintas industrias
- Fundamentos de los Modelos GAN
-- Variantes de GANs: DCGAN, CGAN, WGAN, etc.
-- Componentes clave y algoritmos
-- Métricas de evaluación para los datos generados por GANs
- Implementación de GANs para la Generación de Datos Sintéticos
-- Herramientas y bibliotecas para el desarrollo de GANs (p. ej., TensorFlow, PyTorch)
-- Laboratorio práctico: Construcción de un GAN simple
- Técnicas Avanzadas de GAN
-- Mejora de la estabilidad y convergencia de GANs
-- Técnicas para mejorar la calidad de los datos generados
-- GANs semisupervisados y condicionales
- Casos de Uso y Aplicaciones de Datos Sintéticos
-- Salud: Anonimización de datos de pacientes
-- Vehículos autónomos: Aumento de conjuntos de datos de entrenamiento
-- Finanzas: Conjuntos de datos transaccionales sintéticos para análisis
- Evaluación de la Calidad de los Datos Sintéticos
-- Medidas de similitud estadística
-- Fidelidad y diversidad de los datos generados
-- Métodos prácticos para probar y validar conjuntos de datos sintéticos
- Abordar Preocupaciones Éticas y de Privacidad
-- Consideraciones éticas en la generación de datos sintéticos
-- Asegurar la privacidad con datos sintéticos
-- Cuestiones regulatorias y de cumplimiento
- Tendencias y Desarrollos Futuros en GANs y Datos Sintéticos
-- Arquitecturas emergentes de GAN
-- Integración con otras tecnologías de IA y aprendizaje profundo
-- Innovaciones y direcciones de investigación futura
- Proyecto Final
-- Diseño de una solución basada en GAN para desafíos reales de datos
-- Presentación y revisión por pares de los resultados del proyecto
Enseñado por
Etiquetas
On-Demand
