GAN-gestützte Datenaugmentation ist ein Begriff aus der Künstlichen Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie der digitalen Transformation. Er beschreibt eine moderne Methode, bei der sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs) – also eine besondere Form von künstlichen neuronalen Netzwerken – genutzt werden, um zusätzliche Trainingsdaten für Computerprogramme zu generieren.

Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen möchte eine KI entwickeln, die Röntgenbilder analysieren kann. Allerdings gibt es nicht genügend echte Röntgenbilder für das Training. Hier kommt die GAN-gestützte Datenaugmentation ins Spiel: Die KI erzeugt automatisch viele künstliche, aber realistisch wirkende Röntgenbilder, die dem System helfen, besser zu lernen.

So können Forscher oder Firmen die Leistungsfähigkeit ihrer Künstlichen Intelligenz deutlich erhöhen, ohne dafür teure oder schwer verfügbare Originaldaten sammeln zu müssen. Die wichtigsten Vorteile sind also bessere Ergebnisse, Zeit- und Kostenersparnis. Besonders in Bereichen, in denen echte Daten selten oder sensibel sind, bringt GAN-gestützte Datenaugmentation große Fortschritte – zum Beispiel in der Medizin, im autonomen Fahren oder bei der Erkennung von betrügerischen Aktivitäten.

GAN-gestützte Datenaugmentation ist ein Begriff aus der Künstlichen Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie der digitalen Transformation. Er beschreibt eine moderne Methode, bei der sogenannte Generative Adversarial Networks (GANs) – also eine besondere Form von künstlichen neuronalen Netzwerken – genutzt werden, um zusätzliche Trainingsdaten für Computerprogramme zu generieren.

Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen möchte eine KI entwickeln, die Röntgenbilder analysieren kann. Allerdings gibt es nicht genügend echte Röntgenbilder für das Training. Hier kommt die GAN-gestützte Datenaugmentation ins Spiel: Die KI erzeugt automatisch viele künstliche, aber realistisch wirkende Röntgenbilder, die dem System helfen, besser zu lernen.

So können Forscher oder Firmen die Leistungsfähigkeit ihrer Künstlichen Intelligenz deutlich erhöhen, ohne dafür teure oder schwer verfügbare Originaldaten sammeln zu müssen. Die wichtigsten Vorteile sind also bessere Ergebnisse, Zeit- und Kostenersparnis. Besonders in Bereichen, in denen echte Daten selten oder sensibel sind, bringt GAN-gestützte Datenaugmentation große Fortschritte – zum Beispiel in der Medizin, im autonomen Fahren oder bei der Erkennung von betrügerischen Aktivitäten.