Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) est un type d’architecture de réseau de neurones artificiels qui peut générer des données synthétiques à partir de données réelles. Les GANs sont composés de deux parties, un générateur et un discriminateur. Le générateur produit des échantillons de données synthétiques, tandis que le discriminateur évalue la ressemblance de ces échantillons avec les données réelles.

Les GANs peuvent être utilisés dans le domaine du marketing pour créer des publicités synthétiques qui ressemblent à des publicités réelles. Les GANs peuvent également être utilisés dans le domaine de la création de contenu pour générer des textes, des images et des sons. En SEO, les GANs peuvent être utilisés pour créer des descriptions de produits synthétiques qui ressemblent aux descriptions de produits réels. Les GANs sont également couramment utilisés dans la reconnaissance d’images et la vision par ordinateur.