ある企業が、既存のデータセットのパターンを反映した合成データを作成する必要があります。このような合成データを生成するのに適したモデルは、次のうちどれですか？

敵対的生成ネットワーク (GAN) は、生成器と識別器という2つのネットワークが互いに競い合うことで、既存のデータセットの統計的特性を学習し、それと類似した新しい合成データを生成するのに非常に適しています。XGBoostは勾配ブースティングに基づく決定木アルゴリズムであり、予測や分類には優れていますが、データ生成には使用されません。残差ニューラルネットワーク（ResNet）は、深いネットワークの訓練を容易にするためのアーキテクチャであり、画像認識などで利用されますが、データ生成が主目的ではありません。WaveNetは音声波形を生成するために設計されたモデルであり、汎用的な合成データ生成には適していません。