Uma empresa precisa criar dados sintéticos que reflitam padrões em seu conjunto de dados existente. Qual tipo de modelo é apropriado para gerar esses dados sintéticos?

Uma Generative Adversarial Network (GAN) é ideal para criar dados sintéticos que imitam a distribuição de dados reais. Ela consiste em dois componentes: um gerador que cria novos dados e um discriminador que tenta distinguir dados reais de dados gerados. Esse processo competitivo aprimora a capacidade do gerador de produzir dados sintéticos realistas. XGBoost é um algoritmo de boosting baseado em árvores, usado para tarefas de classificação e regressão, não para geração de dados. Uma Residual Neural Network (ResNet) é uma arquitetura de rede neural profunda que resolve o problema de gradientes evanescentes em redes muito profundas, mas não é projetada para geração de dados. WaveNet é um modelo generativo para áudio bruto, não para dados sintéticos gerais que refletem padrões de um conjunto de dados existente.