Variational Autoencoders (VAE)
Vad är Variational Autoencoders (VAE)?
Variational Autoencoders (VAE) är en typ av generativ AI-modell som används för att skapa nya dataexempel baserade på existerande mönster. Modellen bygger på neurala nätverk och probabilistisk inlärning för att lära sig en komprimerad representation av data, vilket gör den särskilt användbar inom bildgenerering, ljudsyntes och andra AI-applikationer.
Användningsområden
Bildgenerering: VAE används för att generera realistiska bilder, exempelvis inom konst och design.
Dataförstärkning: Skapar syntetiska dataexempel för att förbättra maskininlärningsmodeller.
Ljud- och musiksyntes: Används för att skapa och manipulera ljudfiler genom AI.
Medicinsk bildanalys: Kan generera och förbättra medicinska bilder för att träna AI-system.
Utforska AI med AIUC
Hos AIUC diskuterar vi hur tekniker som VAE används inom generativ AI och maskininlärning. Vi utforskar praktiska tillämpningar och de möjligheter dessa teknologier erbjuder inom bildbehandling, datagenerering och AI-driven kreativitet.