Een bedrijf moet synthetische data creëren die patronen in hun bestaande dataset weerspiegelt. Welk type model is geschikt voor het genereren van dergelijke synthetische data?

Een Generative Adversarial Network (GAN) is bij uitstek geschikt voor het genereren van synthetische data die de patronen van een bestaande dataset weerspiegelt. Een GAN bestaat uit twee concurrerende neurale netwerken: een generator die nieuwe data creëert en een discriminator die probeert te onderscheiden of de data echt of synthetisch is. Door deze adversarial training leert de generator steeds realistischere data te produceren. XGBoost is een ensemble-leermethode die voornamelijk wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken, niet voor het genereren van nieuwe data. Een Residual Neural Network (ResNet) is een type neuraal netwerk dat diepe netwerken efficiënter traint door middel van skip-verbindingen, voornamelijk voor beeldherkenning. WaveNet is een generatief model dat specifiek is ontworpen voor het genereren van ruwe audio, zoals spraak of muziek, en is minder algemeen toepasbaar voor diverse datatypen.