新しいSDG（Synthetic Data Generation）手法は、主に深層学習モデル（GANs、AEs、Ensemblesなど）を中心に開発されています。これらのモデルは複雑なパターンを捉えることができ、厳密な分布仮定を必要とせずにデータから学習するため、さまざまなデータセットで柔軟に使用できます。ただし、これらのモデルには制限もあります。例えば、DLモデルは通常多数のトレーニングパラメーターを含み、大規模なサンプルサイズが必要とされるため小規模なデータセットでは利用しづらいです。また、異なる変数タイプを扱う際に変数のエンコードや正規化が必要とされることから情報量が減少し次元数が増加する可能性があります。さらに、DLモデルの効果的な長期的構造保存能力や不均衡オブザーベーション生成および欠損値処理能力も課題として挙げられます。