Ein Unternehmen muss synthetische Daten erstellen, die Muster in seinem bestehenden Datensatz widerspiegeln. Welcher Modelltyp eignet sich zum Generieren solcher synthetischen Daten?

Ein Generative Adversarial Network (GAN) ist ideal für die Erstellung synthetischer Daten, die die Muster realer Datensätze nachahmen. Es besteht aus einem Generator, der neue Daten erzeugt, und einem Diskriminator, der versucht, echte von synthetischen Daten zu unterscheiden. Durch dieses antagonistische Training lernt der Generator, immer realistischere Daten zu produzieren. XGBoost ist ein Entscheidungsbaum-basiertes Modell für Klassifikation und Regression, nicht für Generierung. Ein Residual Neural Network (ResNet) ist ein Typ von Deep-Learning-Netzwerk, das hauptsächlich für Bildklassifikation und Objekterkennung verwendet wird. WaveNet ist ein generatives Modell, das speziell für die Erzeugung von Roh-Audiodaten entwickelt wurde und nicht für allgemeine synthetische Daten.