El usuario quiere entender las redes generativas antagónicas en el contexto de la IA generativa y aplicarlas a trabajos prácticos de gobernanza o cumplimiento en IA.
Una red generativa antagónica (GAN) es una arquitectura de aprendizaje automático en la que un generador y un discriminador se entrenan en oposición. El generador aprende a crear muestras realistas, mientras que el discriminador aprende a distinguir muestras generadas de datos reales.
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