Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-El aprendizaje automático adversarial utiliza la teoría de juegos en lugar de solo optimización. Los jugadores tienen costos competitivos y buscan un equilibrio de Nash.

2.-Las Redes Generativas Adversariales (GANs) generan nuevas muestras de una distribución de datos mediante un juego minimax entre generador y discriminador.

3.-Las GANs han mejorado rápidamente desde 2014 para generar imágenes de alta calidad y alta resolución a partir de conjuntos de datos complejos como ImageNet.

4.-La traducción de imágenes no supervisada con GANs, como convertir escenas de día a noche, es posible sin ejemplos emparejados.

5.-Las GANs de generación de video pueden crear videos temporalmente coherentes, por ejemplo, transfiriendo movimientos de baile entre personas.

6.-Las GANs permiten la creatividad en la generación de imágenes realistas sin requerir habilidades artísticas fotorrealistas, mediante mapas semánticos etiquetados.

7.-Las GANs están comenzando a tener aplicaciones en el mundo físico como coronas dentales impresas en 3D. El diseño de moda es una posibilidad futura.

8.-Los avances recientes de GAN incluyen escalar modelos, incorporar transferencia de estilo y reducir la supervisión a ~10% de datos etiquetados.

9.-Para el aprendizaje automático seguro, los modelos deben ser robustos cuando la suposición IID es violada por ejemplos adversariales de un atacante.

10.-El entrenamiento adversarial, encontrando un equilibrio entre atacante y modelo, es una defensa clave actual contra ejemplos adversariales.

11.-La optimización basada en modelos, por ejemplo, maximizando la predicción de un modelo sustituto aprendido, es desafiante debido a ejemplos adversariales pero tiene potencial.

12.-La optimización basada en modelos ha diseñado genes/proteínas que se unen bien en simulación. Las aplicaciones médicas en el mundo real pueden seguir.

13.-El aprendizaje por refuerzo siempre ha involucrado auto-juego adversarial, por ejemplo, el agente de damas de Arthur Samuel en los años 50.

14.-El auto-juego en el aprendizaje por refuerzo sigue siendo importante en sistemas como AlphaGo, pero los juegos no simétricos y la producción de efectos secundarios útiles son enfoques recientes clave.

15.-Existen ejemplos adversariales para el aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, perturbando cuadros de Atari para degradar el rendimiento del agente unos pasos más tarde.

16.-Aprender funciones de recompensa con modelos tipo GAN puede ayudar a especificar tareas complejas de aprendizaje por refuerzo, por ejemplo, un robot pintando caracteres específicos.

17.-La fiabilidad extrema necesita más que la precisión actual de ~99% del aprendizaje automático. El enfoque en el peor caso del aprendizaje automático adversarial puede ayudar, como en sistemas distribuidos robustos.

18.-Analizar las curvas de rendimiento en el peor caso puede permitir garantías de robustez demostrables que superen el rendimiento promedio observado.

19.-Las herramientas de verificación originalmente para probar la robustez adversarial se están aplicando a sistemas prácticos como el control del tráfico aéreo.

20.-Mejorar la eficiencia de las etiquetas es crucial ya que el etiquetado suele ser costoso o riesgoso, por ejemplo, en el cuidado de la salud.

21.-Las GANs semi-supervisadas con un discriminador clasificador pueden aprovechar datos no etiquetados para mejorar la eficiencia de las muestras.

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