GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いた学習用合成データの生成手法

GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いた学習用合成データの生成手法とは

GAN（敵対的生成ネットワーク）を用いた学習用合成データの生成手法とは、深層学習モデルの一種であるGANを活用し、AIモデルの学習に用いるための仮想的なデータセットを自動生成する技術です。生成器（Generator）と識別器（Discriminator）が互いに競い合いながら学習することで、実データと区別がつかないほどリアルで多様な合成データを生み出します。これは、画像認識AIの教師データ作成法という親トピックにおいて、実データ収集や手動アノテーションの代替・補完として、データ不足やプライバシー問題、アノテーションコストといった課題を解決する強力な手段として位置づけられます。

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