GANs
Generative Adversarial Networks
เทคโนโลยี AI ที่สร้างข้อมูลจำลองได้สมจริง ด้วยการแข่งขันกันระหว่างเครือข่าย 2 ตัว
ความสมจริงของข้อมูล
เร็วขึ้นในการสร้างข้อมูล
ลดต้นทุนข้อมูล
GANs ทำงานอย่างไร?
GANs ประกอบด้วยเครือข่าย 2 ตัวที่แข่งขันกัน: Generator ที่สร้างข้อมูลปลอม และ Discriminator ที่แยกแยะข้อมูลจริง-ปลอม ผ่านการเรียนรู้แบบแข่งขัน ทำให้ Generator สร้างข้อมูลที่สมจริงขึ้นเรื่อยๆ
Generator (นักสร้าง)
สร้างข้อมูลปลอมจาก random noise ให้เหมือนจริงที่สุด
Discriminator (นักแยกแยะ)
แยกแยะข้อมูลจริงและปลอมให้แม่นยำที่สุด
การแข่งขัน
ทั้งสองเครือข่ายพัฒนาตนเองผ่านการแข่งขัน
กระบวนการเทรนนิ่ง
การประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
สร้างข้อมูลจำลองสำหรับการฝึกโมเดล AI เมื่อข้อมูลจริงมีจำกัด
- ข้อมูลเซ็นเซอร์จำลอง
- สถานการณ์ผิดปกติ
- ข้อมูลที่หายาก
ปรับปรุงคุณภาพภาพ
เพิ่มความละเอียดและคุณภาพภาพจากกล้องเกจมิเตอร์
- Super Resolution
- ลดสัญญาณรบกวน
- ปรับแสงอัตโนมัติ
จำลองข้อบกพร่อง
สร้างภาพข้อบกพร่องจำลองสำหรับฝึกระบบ QC
- รอยขีดข่วน
- การเปลี่ยนสี
- รูปทรงผิดปกติ
ขยายข้อมูลฝึก
เพิ่มปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลฝึก
- หมุนและขยายภาพ
- เปลี่ยนแสงและสี
- เพิ่มสัญญาณรบกวน
บีบอัดโมเดล
สร้างโมเดลขนาดเล็กที่ทำงานได้เร็วสำหรับ Edge Computing
- Knowledge Distillation
- ลดพารามิเตอร์
- เพิ่มความเร็ว
ปกป้องความเป็นส่วนตัว
สร้างข้อมูลจำลองที่ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล
- ลบข้อมูลส่วนตัว
- GDPR Compliance
- ข้อมูลปลอดภัย
การใช้ GANs ใน GaugeSnap
เทคนิคเฉพาะทาง
StyleGAN สำหรับเกจมิเตอร์
สร้างภาพเกจมิเตอร์ในสไตล์และสภาพแวดล้อมต่างๆ
CycleGAN สำหรับแปลงข้อมูล
แปลงข้อมูลระหว่างแบบอนาลอกและดิจิทัล
Progressive GAN
สร้างภาพความละเอียดสูงทีละขั้น
ผลลัพธ์ที่ได้
ลดข้อมูลฝึกจริง
ใช้ข้อมูลจริงน้อยลง 95% ด้วยข้อมูลสังเคราะห์
เร็วขึ้นในการสร้างข้อมูล
สร้างข้อมูลฝึกเร็วขึ้น 50 เท่าจากการเก็บจริง
ความแม่นยำการจำแนก
โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูล GAN มีความแม่นยำ 99%
พร้อมใช้ GANs เพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล?
ปรึกษาการใช้ GANs สร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง