한 회사에서 기존 데이터 세트의 패턴을 반영하는 합성 데이터를 생성해야 합니다. 이러한 합성 데이터를 생성하는 데 적합한 모델 유형은 무엇입니까?

GAN(생성적 적대 신경망)은 실제 데이터와 유사한 새로운 합성 데이터를 생성하는 데 탁월합니다. 이는 생성자(새 데이터를 생성)와 판별자(생성된 데이터가 실제인지 가짜인지 구별)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 방식으로 작동합니다. XGBoost는 분류 및 회귀에 사용되는 트리 기반 앙상블 학습 모델이며, Residual neural network는 깊은 신경망의 학습을 용이하게 하는 데 사용됩니다. WaveNet은 주로 원시 오디오 파형을 생성하는 데 사용되므로, 기존 데이터 세트의 패턴을 반영하는 일반적인 합성 데이터 생성에는 GAN이 가장 적합합니다.