Une entreprise doit créer des données synthétiques qui reflètent les modèles de son jeu de données existant. Quel type de modèle est approprié pour générer de telles données synthétiques ?

Un réseau antagoniste génératif (GAN) est idéal pour créer des données synthétiques qui imitent les modèles d'un ensemble de données existant. Les GANs sont composés d'un générateur et d'un discriminateur qui s'entraînent mutuellement : le générateur crée de nouvelles données, et le discriminateur tente de distinguer les données réelles des données générées. Ce processus itératif permet au générateur de produire des données synthétiques de haute qualité qui capturent les caractéristiques statistiques de l'ensemble de données d'origine. XGBoost est un algorithme d'apprentissage automatique principalement utilisé pour les tâches de classification et de régression, pas pour la génération de données. Un réseau neuronal résiduel (ResNet) est un type de réseau neuronal profond conçu pour améliorer l'entraînement des réseaux très profonds, souvent utilisé pour la classification d'images. WaveNet est un modèle génératif spécifiquement conçu pour générer des formes d'onde audio brutes.