Immaginiamo un artista che cerca di creare un’immagine a partire da alcuni punti distribuiti casualmente sulla tela. Inizialmente, l’immagine potrebbe sembrare confusa e priva di significato, ma l’artista cercherà di migliorare continuamente l’opera cercando di comprendere i dettagli e i tratti distintivi di ciò che sta cercando di rappresentare.

D’altra parte, abbiamo un secondo artista che cerca di valutare l’opera d’arte e capire se l’immagine creata dal primo artista è realistica o meno. Inizialmente, l’artista potrebbe essere scettico nei confronti dell’opera, ma cercherà di migliorare continuamente la sua capacità di valutazione analizzando attentamente l’immagine creata dal primo.

In questo modo, i due artisti collaborano per creare un’opera d’arte sempre più realistica e convincente, migliorando continuamente le loro abilità e tecniche.

Questo esempio ben si adatta ad illustrare il funzionamento dei modelli GAN (Generative Adversarial Network)

Come funzionano in breve

I Modelli GAN sono un tipo di rete neurale artificiale utilizzati per generare dati sintetici che assomigliano a quelli reali. I GAN sono composti da due reti neurali: il generatore e il discriminatore.

Il generatore è addestrato per generare dati sintetici che assomigliano ai dati reali, mentre il discriminatore è addestrato per distinguere tra i dati sintetici e quelli reali. L’addestramento delle due reti avviene in modo collaborativo, in cui il generatore cerca di generare dati sempre più simili ai dati reali, mentre il discriminatore cerca di diventare sempre più preciso nel distinguere tra i dati sintetici e quelli reali.

L’obiettivo finale dei GAN è di creare dati sintetici che siano indistinguibili dai dati reali. I GAN hanno trovato molte applicazioni, tra cui la generazione di immagini, il completamento di immagini mancanti, la sintesi di parole e la generazione di testo.

Quali sono gli impieghi principali dei modelli GAN

I modelli GAN possono essere utilizzati in molti casi in cui è necessario generare dati sintetici che assomigliano a quelli reali. Per esempio vengono impiegati nella generazione di immagini sintetiche che assomigliano a quelle reali. Questa tecnologia può essere utilizzata in campo artistico, pubblicitario, cinematografico e di videogiochi. I GAN possono essere utilizzati per completare immagini che presentano parti mancanti o danneggiate. Ad esempio, possono essere usati per ricostruire immagini di persone o oggetti che sono stati parzialmente oscurati o cancellati.

Grazie ai GAN si possono generare parole e testo sintetici che assomigliano a quelli scritti da esseri umani. Questa tecnologia può essere utilizzata in campo editoriale, di traduzione automatica e di assistenza virtuale.

Un altro impiego è quello della generazione di dati per il training di reti neurali: i GAN possono essere utilizzati per generare grandi quantità di dati sintetici da utilizzare nel training di reti neurali. Questo approccio può essere utilizzato per migliorare le prestazioni delle reti neurali in molti contesti, come la classificazione di immagini, la riconoscimento vocale e la previsione del traffico.

La libreria Keras

Keras è un framework open source per la creazione e l’addestramento di modelli di deep learning (apprendimento profondo). Il modulo keras in Python è la libreria Python per l’implementazione di Keras.

Il modulo Keras fornisce una vasta gamma di strumenti per creare e addestrare modelli di deep learning in modo semplice e intuitivo. In particolare, il modulo Keras fornisce le seguenti funzionalità:

Definizione del modello: Keras offre una vasta gamma di layer predefiniti (come Dense, Conv2D, LSTM, ecc.) che possono essere utilizzati per creare un modello di deep learning. Un layer forma un insieme o strato di neuroni all’interno di una rete neurale. Questi neuroni ricevono in input dei dati, li elaborano mediante trasformazioni matematiche e li inviano ai neuroni del layer successivo. Ad esempio, un layer di tipo Dense (o fully connected) rappresenta uno strato di neuroni completamente connessi, in cui ogni neurone riceve in input il vettore di output del layer precedente e produce un vettore di output. Keras consente di definire layer personalizzati per modelli più complessi. La creazione del modello avviene attraverso la definizione di una sequenza di layer.
(per una spiegazione più accurata delle reti neurali leggi questo articolo )

Compilazione del modello: Dopo aver definito il modello, è necessario compilarlo per configurare l’addestramento. In particolare, è necessario specificare l’ottimizzatore, la funzione di perdita e le metriche da utilizzare durante l’addestramento.

Addestramento del modello: Una volta compilato il modello, è possibile addestrarlo utilizzando il metodo fit(), che utilizza i dati di addestramento per migliorare le prestazioni del modello.

Valutazione del modello: Dopo l’addestramento del modello, è possibile valutarne le prestazioni su un set di dati di test utilizzando il metodo evaluate(). Questo metodo restituisce le metriche di valutazione del modello, come l’accuratezza o la perdita.

Predizione: Dopo aver addestrato il modello, è possibile utilizzarlo per fare predizioni su nuovi dati utilizzando il metodo predict().