Para crear programas GAN (Generative Adversarial Networks), los lenguajes de programación más comunes son:
- Python: Es uno de los lenguajes más populares para el desarrollo de GAN debido a su amplia gama de bibliotecas de aprendizaje automático, como TensorFlow y PyTorch, que facilitan la implementación y el entrenamiento de modelos GAN [1].
- R: Aunque menos utilizado que Python, R es otro lenguaje comúnmente empleado en la investigación y experimentación con GAN, especialmente en entornos académicos y estadísticos [1].
En cuanto a las bases de datos utilizadas en conjunción con los programas GAN, se pueden emplear diversas opciones, entre las cuales se incluyen:
- Imagen: Bases de datos de imágenes como MNIST, CIFAR-10, CelebA y ImageNet son ampliamente utilizadas para entrenar modelos GAN en la generación de imágenes realistas [5].
- Texto: Bases de datos de texto como el conjunto de datos de Shakespeare o corpus de textos de redes sociales pueden ser utilizados para entrenar modelos GAN en la generación de texto coherente y auténtico [5].
- Video: Para aplicaciones que involucran la generación de video, bases de datos de video como Kinetics o YouTube-8M pueden ser utilizadas para entrenar modelos GAN en la generación de secuencias de video realistas [5].