Firma musi stworzyć syntetyczne dane, które odzwierciedlają wzorce w ich istniejącym zbiorze danych. Jaki typ modelu jest odpowiedni do generowania takich syntetycznych danych?

Sieci GAN (Generative Adversarial Networks) są idealne do generowania syntetycznych danych, które naśladują rozkład i wzorce istniejącego zbioru danych. Składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora, który tworzy nowe dane, i dyskryminatora, który ocenia, czy dane są prawdziwe, czy syntetyczne. Trening tych sieci prowadzi do tworzenia realistycznych danych syntetycznych. XGBoost to algorytm uczenia maszynowego do zadań klasyfikacji i regresji, nie generowania danych. Residual neural network (ResNet) to typ sieci neuronowej głębokiego uczenia, używany głównie do klasyfikacji obrazów, a nie generowania danych. WaveNet to model generatywny, ale specjalizuje się w generowaniu surowego dźwięku, a nie ogólnych danych syntetycznych.