本セミナーでは深層学習 (Deep Learning) の一種である敵対的生成モデル (Generative Adversarial Networks) について解説します。当該モデルは、あたかも写真のようにリアルな (フォトリアリスティックな) 画像の生成が可能であり、画像処理や情報可視化の分野で注目されています。また利用可能なラベル情報が非常に少ない (半教師あり) 、あるいは全くない (教師なし) 分類問題や検出問題に対して、通常のDeepLearningよりも遥かに有効であることが知られています。機械学習を実問題に応用しようとすると、教師あり学習そのままでは当てはまらない状況や、出力結果を可視化して解釈する必要が現れるでしょう。 本セミナーでは、通常のDeep Learningとの比較や実問題への応用法を含め、敵対的生成モデルについて詳しく解説します。