生成対向ネットワーク（GAN）は、生成モデルと識別モデルを競わせながら学習させる手法です。この手法により、高品質な画像や音声、動画を生成することが可能です。たとえば、リアルな人間の顔を生成したり、写真をアニメ風に変換する技術で使用されています。
目次
重要性
GANは、コンテンツ生成の分野で革命を起こしました。特に、映画やゲームのビジュアル制作、医療画像の補完、教育資料の生成など、さまざまな応用が期待されています。また、クリエイティブな分野でAIの可能性を広げる技術として注目を集めています。
用語の使われ方
GANを活用するには、生成モデル（Generator）と識別モデル（Discriminator）を構築し、これらを交互にトレーニングします。PyTorchやTensorFlowを使用して実装するのが一般的です。さらに、過学習を防ぐためにデータ拡張や正則化手法を活用し、モデルの安定性を向上させる工夫が必要です。
