Quando usar cada um?
🗜
Autoencoder
- Compressão: reduzir dimensionalidade de dados
- Denoising: remover ruído de sinais e imagens
- Anomalia: detectar exemplos incomuns no dataset
- Representação: features para downstream tasks
- Rápido: treino estável e determinístico
🎨
GAN
- Síntese: gerar imagens e áudio realistas
- Augmentation: ampliar dataset de treino
- Style transfer: mudar estilo visual de imagens
- Dados médicos: gerar amostras sintéticas balanceadas
- Atenção: treino pode ser instável e delicado