Sebagai awal kita perlu mengerti apa yang dimaksud dengan komponen generator. Dalam dunia kecerdasan buatan, generator adalah sejenis alat atau mekanisme yang digunakan secara luas untuk menghasilkan data yang mirip dengan data asli. Generator biasanya digunakan dalam model-model pembelajaran mesin seperti Generative Adversarial Networks (GANs) sebagai bagian dari framework utama dalam memproduksi output berdasarkan input yang diberikan.
Generative Adversarial Networks atau GANs adalah salah satu jenis model jaringan syaraf tiruan yang dikenal dengan kemampuannya menghasilkan data palsu yang sangat mirip dengan data asli. GANs terdiri dari dua bagian utama yaitu generator dan discriminator.
Sementara itu, algoritma adalah sekumpulan aturan atau instruksi yang diberikan kepada komputer dalam rangka menghasilkan output berdasarkan input yang diberikan.
Tugas Komponen Generator
Tugas utama dari komponen generator dalam GANs adalah untuk mencoba membuat data palsu yang tidak bisa dibedakan oleh komponen discriminator, komponen lain dalam GANs, dengan data asli.
Generator bekerja dengan cara menerima input vektor acak, lalu memelajari distribusi data asli dan mulai menghasilkan data baru berdasarkan distribusi yang telah dipelajari tersebut. Proses belajar ini dilakukan secara iteratif, dimana generator terus menerus memperbaiki hasilnya berdasarkan data-data yang telah dihasilkan sebelumnya dan dipelajari oleh discriminator.
Membedakan Data Asli dan Data Buatan
Ketika generator menghasilkan data baru, data tersebut kemudian diberikan ke discriminator. Discriminator bertugas untuk membedakan mana data asli dan mana data yang dihasilkan oleh generator.
Bagaimana cara kerja discriminator? Discriminator berfungsi sebagai jaringan yang melatih dirinya sendiri dengan cara mempelajari data asli dan data buatan atau palsu. Discriminator akan mencoba membedakan antara data asli dengan data buatan, dan memberikan feedback kepada generator. Dengan feedback ini, generator dapat memperbaiki kualitas data buatan hingga mendekati atau bahkan sulit dibedakan dengan data asli.
Kesimpulan
Secara keseluruhan, komponen generator bertugas untuk memproduksi data palsu yang mirip dengan data asli. Ia bekerja sama dengan komponen discriminator untuk membentuk data sintetis yang begitu mirip data asli hingga sulit dibedakan. Algoritma dalam hal ini mengacu pada set aturan yang mengatur bagaimana generator dan discriminator berkerja, belajar, dan saling memberikan umpan balik untuk mencapai tujuan tersebut.
