Modelos Generativos 🎨
El aprendizaje profundo también se utiliza en modelos generativos, como las Redes Generativas Antagónicas (GAN) y los Autoencoders Variacionales (VAE). Estos modelos generan nuevos datos que se asemejan a datos existentes y se utilizan en aplicaciones como la generación de imágenes, la creación de arte y la augmentación de datos.
Aplicaciones:
Síntesis de Imágenes: Generación de imágenes realistas, como generar obras de arte, crear rostros humanos realistas o incluso diseñar nuevos productos.
Aumento de Datos: Creación de datos sintéticos para aumentar conjuntos de datos reales, útil en el entrenamiento de modelos de IA cuando los datos reales son escasos o caros de obtener.
Creación de Contenido: En industrias creativas, los modelos de aprendizaje profundo pueden generar nueva música, obras de arte o contenido escrito.
Cómo
#OpenfabricAI (OFN) Usa el Aprendizaje Profundo:
Colaboración y Compartición:
#OpenfabricAI permite el desarrollo descentralizado de modelos generativos, permitiendo a los creadores colaborar en la generación de nuevas formas de medios o datos sintéticos.
Colaboración en Tiempo Real: Los usuarios pueden compartir modelos generativos entrenados a través del ecosistema Openfabric para ayudar a empresas o artistas a crear contenido único.