Hoe werkt een generative adversarial network (GAN)?
Door Geert ·13 februari 2026 ·Bijgewerkt 5 augustus 2026
Generatieve Netwerken
Hoe Ghostbuster hiernaar kijkt
Bij Ghostbuster zien we AI niet als speelgoed, maar als onderdeel van een groter systeem. AI wordt pas waardevol wanneer het gekoppeld wordt aan je data, je processen en je dagelijkse werking. Denk aan automatische rapporten, slimme dashboards, klantsegmentatie, offertehulp of interne assistenten die repetitief werk verminderen.
Realistische Data
Belangrijk om te onthouden
- Genereren van realistische gegevens.
- Twee netwerken die samenwerken.
- Uitdagen om betere resultaten te produceren.
- Realistische afbeeldingen en video's.
Iets technischer uitgelegd
Generative adversarial networks (GAN's) bestaan uit twee neurale netwerken: een generator en een discriminator. De generator creëert nepgegevens, terwijl de discriminator probeert echte van nepgegevens te onderscheiden. Deze competitie leidt tot de verbetering van beide netwerken, waardoor zeer realistische gegevens kunnen worden gegenereerd. GAN's worden gebruikt voor het genereren van afbeeldingen, video's en andere vormen van synthetische data.
