Una empresa necesita crear datos sintéticos que reflejen patrones en su conjunto de datos existente. ¿Qué tipo de modelo es apropiado para generar dichos datos sintéticos?

Una Red Generativa Antagónica (GAN) es la opción más adecuada para generar datos sintéticos que imiten patrones de un conjunto de datos existente. Las GANs constan de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que compiten entre sí. El generador crea datos sintéticos, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y sintéticos. Este proceso iterativo permite que el generador aprenda a producir datos sintéticos cada vez más realistas. XGBoost es un algoritmo de boosting para problemas de clasificación y regresión, no para generación de datos. Una Red Neuronal Residual (ResNet) es una arquitectura de red profunda diseñada para mejorar el entrenamiento de redes muy profundas, no para generar datos. WaveNet es un modelo generativo específico para audio, no para datos tabulares o imágenes en general.