Sentetik Veri Nedir?

Sentetik Veri Nedir?

Sentetik veriler, veri bilimi alanında hızla genişleyen bir trend ve ortaya çıkan bir araçtır. Sentetik veri tam olarak nedir? Kısa cevap, sentetik verilerin şunlardan oluşmasıdır: herhangi bir gerçek dünya fenomenine veya olayına dayanmayan veriler, bunun yerine bir bilgisayar programı aracılığıyla üretilir. Yine de, sentetik veriler veri bilimi için neden bu kadar önemli hale geliyor? Sentetik veri nasıl oluşturulur? Bu soruların cevaplarını inceleyelim.

Sentetik Veri Kümesi nedir?

"Sentetik" teriminin de belirttiği gibi, sentetik veri kümeleri gerçek dünyadaki olayların belgelenmesi yoluyla oluşturulmak yerine bilgisayar programları aracılığıyla oluşturulur. Sentetik bir veri kümesinin temel amacı, makine öğrenimi modellerinin eğitiminde faydalı olacak kadar çok yönlü ve sağlam olmaktır.

Bir makine öğrenimi sınıflandırıcısı için yararlı olması amacıyla, sentetik veriler belirli özelliklere sahip olmalıdır. Veriler kategorik, ikili veya sayısal olabilirken, veri setinin uzunluğu isteğe bağlı olmalı ve veriler rastgele oluşturulmalıdır. Verileri oluşturmak için kullanılan rasgele süreçler kontrol edilebilir olmalı ve çeşitli istatistiksel dağılımlara dayalı olmalıdır. Veri kümesine rastgele gürültü de yerleştirilebilir.

Sentetik veriler bir sınıflandırma algoritması için kullanılıyorsa, sınıflandırma probleminin problemin gereksinimlerine göre daha kolay veya daha zor hale getirilebilmesi için sınıf ayırma miktarı özelleştirilebilir olmalıdır. Bu arada, bir regresyon görevi için, verileri oluşturmak için doğrusal olmayan üretken süreçler kullanılabilir.

Neden Sentetik Veriler Kullanılır?

TensorfFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi çerçevelerinin kullanımı kolaylaştıkça ve bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme için önceden tasarlanmış modeller daha yaygın ve güçlü hale geldikçe, veri bilimcilerinin yüzleşmesi gereken temel sorun, verilerin toplanması ve işlenmesidir. Şirketler genellikle belirli bir zaman dilimi içinde doğru bir modeli eğitmek için büyük miktarda veri elde etmekte zorluk çekerler. Verileri elle etiketlemek, veri elde etmenin maliyetli ve yavaş bir yoludur. Ancak sentetik veri oluşturmak ve kullanmak, veri bilimcilerin ve şirketlerin bu engelleri aşmasına ve güvenilir makine öğrenimi modellerini daha hızlı bir şekilde geliştirmesine yardımcı olabilir.

Sentetik veri kullanmanın birçok avantajı vardır. Sentetik veri kullanımının veri bilimine fayda sağlamasının en bariz yolu, gerçek dünyadaki olaylardan veri yakalama ihtiyacını azaltmasıdır ve bu nedenle, bağımlı bir veri setinden çok daha hızlı bir şekilde veri üretmek ve bir veri seti oluşturmak mümkün hale gelir. gerçek dünya olayları. Bu, kısa bir zaman diliminde büyük hacimli verilerin üretilebileceği anlamına gelir. Bu, özellikle nadiren meydana gelen olaylar için geçerlidir, sanki bir olay vahşi doğada nadiren meydana geliyormuş gibi, bazı gerçek veri örneklerinden daha fazla veri alay edilebilir. Bunun ötesinde, veriler oluşturuldukça otomatik olarak etiketlenebilir ve bu da verileri etiketlemek için gereken süreyi büyük ölçüde azaltır.

Sentetik veriler, seyrek olarak ortaya çıkabilen ancak yapay zekanızın başarısı için kritik öneme sahip uç vakalar için eğitim verileri elde etmek için de yararlı olabilir. Edge vakaları, bir yapay zekanın birincil hedefine çok benzeyen ancak önemli açılardan farklılık gösteren olaylardır. Örneğin, yalnızca kısmen görünen nesneler, bir görüntü sınıflandırıcı tasarlarken uç durumlar olarak kabul edilebilir.

Son olarak, sentetik veri kümeleri mahremiyet endişelerini en aza indirebilir. Hassas/tanımlayıcı değişkenler veri kümesinden çıkarılsa bile, diğer değişkenler birleştirildiğinde tanımlayıcı görevi görebileceğinden, verileri anonimleştirme girişimleri etkisiz olabilir. İlk etapta hiçbir zaman gerçek bir kişiye veya gerçek bir olaya dayanmadığı için bu, sentetik verilerle ilgili bir sorun değildir.

Sentetik Veriler için Kullanım Örnekleri

Sentetik veriler çok çeşitli kullanım, hemen hemen her makine öğrenimi görevine uygulanabileceği için. Yaygın kullanım durumları sentetik veriler arasında sürücüsüz araçlar, güvenlik, robotik, sahtekarlığa karşı koruma ve sağlık hizmetleri yer alır.

Sentetik verilerin ilk kullanım durumlarından biri sürücüsüz arabalardı, çünkü sentetik veriler gerçek, yolda eğitim verilerinin alınmasının zor veya tehlikeli olduğu koşullarda otomobiller için eğitim verileri oluşturmak için kullanılıyor. Sentetik veriler ayrıca, bir grup eğitim verisini manuel olarak toplayıp etiketlemekten çok daha verimli bir şekilde, gözetim sistemleri gibi görüntü tanıma sistemlerini eğitmek için kullanılan verilerin oluşturulması için de yararlıdır. Robotik sistemlerin geleneksel veri toplama ve eğitim yöntemleriyle eğitilmesi ve geliştirilmesi yavaş olabilir. Sentetik veriler, robotik şirketlerinin simülasyonlar yoluyla robotik sistemleri test etmesine ve tasarlamasına olanak tanır. Dolandırıcılık koruma sistemleri sentetik verilerden yararlanabilir ve yeni dolandırıcılık tespit yöntemleri, sentetik veriler kullanıldığında sürekli yeni olan verilerle eğitilebilir ve test edilebilir. Sağlık hizmetleri alanında, veriler gerçek insanlara dayalı olmayacağından, doğru ancak yine de insanların mahremiyetini koruyan sağlık sınıflandırıcıları tasarlamak için sentetik veriler kullanılabilir.

Sentetik Veri Zorlukları

Sentetik verilerin kullanımı birçok avantajı beraberinde getirirken birçok zorluğu da beraberinde getirmektedir.

Sentetik veriler oluşturulduğunda, genellikle aykırı değerlerden yoksundur. Aykırı değerler, verilerde doğal olarak oluşur ve genellikle eğitim veri kümelerinden çıkarılsa da, gerçekten güvenilir makine öğrenimi modellerini eğitmek için bunların varlığı gerekli olabilir. Bunun ötesinde, sentetik verilerin kalitesi oldukça değişken olabilir. Sentetik veriler genellikle bir girdi veya çekirdek verilerle üretilir ve bu nedenle verilerin kalitesi, girdi verilerinin kalitesine bağlı olabilir. Sentetik verileri oluşturmak için kullanılan veriler önyargılıysa, üretilen veriler bu önyargıyı devam ettirebilir. Sentetik veriler ayrıca bir tür çıktı/kalite kontrolü gerektirir. İnsan tarafından açıklamalı verilere göre kontrol edilmesi gerekir, aksi halde gerçek veriler bir türdür.

Sentetik Veriler Nasıl Oluşturulur?

Sentetik veriler, makine öğrenimi teknikleriyle programlı olarak oluşturulur. Karar ağaçları gibi klasik makine öğrenimi teknikleri kullanılabilir, derin öğrenme teknikleri gibi. Sentetik verilere yönelik gereksinimler, verileri oluşturmak için ne tür bir algoritmanın kullanılacağını etkileyecektir. Karar ağaçları ve benzer makine öğrenimi modelleri, şirketlerin klasik olmayan, gerçek dünya verileri örnekleri üzerinde eğitilmiş çok modlu veri dağıtımları oluşturmasına olanak tanır. Bu algoritmalarla veri oluşturmak, orijinal eğitim verileriyle yüksek oranda ilişkili veriler sağlayacaktır. Verilerin tipik dağılımının bilindiği durumlarda, bir şirket bir Monte Carlo yöntemi kullanarak sentetik veriler üretebilir.

Sentetik veri üretmeye yönelik derin öğrenmeye dayalı yöntemler genellikle ikisinden birini kullanır varyasyonel otomatik kodlayıcı (VAE) or üretken bir rakip ağ (GAN). VAE'ler, kodlayıcılardan ve kod çözücülerden yararlanan denetimsiz makine öğrenimi modelleridir. Bir VAE'nin kodlayıcı kısmı, verileri, daha sonra kod çözücünün analiz edip temel verilerin bir temsilini oluşturmak için kullandığı orijinal veri setinin daha basit, kompakt bir versiyonuna sıkıştırmaktan sorumludur. Bir VAE, hem girdi verilerinin hem de çıktı verilerinin son derece benzer olduğu, girdi verileri ile çıktı arasında optimal bir ilişkiye sahip olma hedefiyle eğitilir.

GAN modelleri söz konusu olduğunda, GAN'ların aslında birbiriyle rekabet eden iki ağ olması nedeniyle "düşman" ağlar olarak adlandırılırlar. Jeneratör, sentetik veri üretmekten sorumluyken, ikinci ağ (ayırıcı) üretilen veriyi gerçek bir veri seti ile karşılaştırarak çalışır ve hangi verinin sahte olduğunu belirlemeye çalışır. Ayrımcı sahte veri yakaladığında, üretici bu konuda bilgilendirilir ve ayrımcı tarafından yeni bir veri grubu elde etmeye çalışmak için değişiklikler yapar. Buna karşılık, ayrımcı, sahteleri tespit etmede giderek daha iyi hale gelir. İki ağ birbirine karşı eğitildi ve sahteler her zaman daha gerçekçi hale geldi.