Sentetik Veri Nedir?

Sentetik Veri Nedir?

Sentetik veri, veri biliminde hızla büyüyen bir trend ve ortaya çıkan bir araçtır. Sentetik veri tam olarak nedir? Kısa cevap, sentetik verinin gerçek dünya olayları veya olaylarına dayanmayan verilerden oluştuğudur, bunun yerine bir bilgisayar programı aracılığıyla üretilir. Ancak sentetik veri neden veri biliminde bu kadar önemli hale geliyor? Sentetik veri nasıl oluşturulur? Bu soruların cevaplarını keşfedelim.

Sentetik Veri Kümesi Nedir?

“Sentetik” terimi önerdiği gibi, sentetik veri kümeleri gerçek dünya olaylarının belgelenmesi yerine bilgisayar programları aracılığıyla oluşturulur. Bir sentetik veri kümesinin birincil amacı, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için yeterli esneklik ve güce sahip olmaktır.

Bir makine öğrenimi sınıflandırıcı için faydalı olmak amacıyla sentetik verilerin belirli özelliklere sahip olması gerekir. Veri kategorik, ikili veya numerik olabilir, ancak veri kümesinin uzunluğu keyfi olmalı ve veri rastgele üretilmelidir. Veriyi oluşturmak için kullanılan rastgele süreçler kontrol edilebilir ve çeşitli istatistiksel dağılımlara dayanmalıdır. Veri kümesine ayrıca gürültü eklenebilir.

Sentetik veri bir sınıflandırma algoritması için kullanılıyorsa, sınıf ayrımının miktarı özelleştirilebilir olmalıdır, böylece sınıflandırma problemi daha kolay veya daha zor hale getirilebilir. Ayrıca, bir regresyon görevi için, doğrusal olmayan üretken süreçler veri oluşturmak için kullanılabilir.

Sentetik Veri Neden Kullanılır?

TensorFlow ve PyTorch gibi makine öğrenimi çerçevelerinin kullanımı kolaylaştıkça ve bilgisayar görme ve doğal dil işleme için önceden tasarlanmış modeller daha yaygın ve güçlü hale geldikçe, veri bilimcilerinin karşı karşıya kaldığı birincil sorun, veri toplama ve işlemedir. Şirketler genellikle bir modeli belirli bir süre içinde eğitmek için büyük miktarda veri toplamakta zorluk yaşar. Verileri elle etiketleme, maliyetli ve yavaş bir veri toplama yöntemidir. Ancak sentetik veri oluşturmak ve kullanmak, veri bilimcilerinin ve şirketlerin bu engelleri aşmasına ve güvenilir makine öğrenimi modellerini daha hızlı geliştirmesine yardımcı olabilir.

Sentetik verinin kullanımı several avantajlara sahiptir. Sentetik verinin kullanımı, veri bilimine en açık şekilde fayda sağlayan şey, gerçek dünya olaylarından veri toplama ihtiyacını azaltmasıdır ve bu nedenle veri oluşturma ve bir veri kümesi oluşturma daha hızlı hale gelir. Bu, büyük miktarda verinin kısa bir süre içinde üretilebileceği anlamına gelir. Bu, nadir olarak meydana gelen olaylar için özellikle doğrudur, çünkü olaylar vahşi doğada nadir olarak meydana geliyorsa, daha fazla veri bazı gerçek veri örneklerinden taklit edilebilir. Ayrıca, veri otomatik olarak oluşturulurken etiketlenebilir, bu da veri etiketleme için gereken zamanı önemli ölçüde azaltır.

Sentetik veri, kenar durumları için eğitim verisi elde etmek için de faydalı olabilir. Kenar durumları, nadir olarak meydana gelen ancak AI’nın başarısı için kritik olan olaylardır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırıcı tasararken kısmen görünen nesneler kenar durumları olarak kabul edilebilir.

Son olarak, sentetik veri kümeleri gizlilik endişelerini en aza indirgeyebilir. Verileri anonimleştirme girişimleri etkisiz olabilir, çünkü hassas/tanımlayıcı değişkenler veri kümesinden kaldırılsa bile, diğer değişkenler birleştirildiğinde tanımlayıcı olarak davranabilir. Bu, sentetik veriler için bir sorun değildir, çünkü sentetik veriler asla bir gerçek kişiye veya gerçek olaya dayanmaz.

Sentetik Veri Kullanım Durümları

Sentetik veri,几乎 her makine öğrenimi görevine uygulanabilen geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir. Sentetik verinin ortak kullanım durumları arasında otonom araçlar, güvenlik, robotik, dolandırıcılık koruması ve sağlık bulunur.

Sentetik verinin ilk kullanım durumlarından biri otonom araçlardı, çünkü sentetik veri, gerçek yol eğitim verisi almak zor veya tehlikeli olan koşullarda araçlar için eğitim verisi oluşturmak için kullanılır. Sentetik veri, ayrıca görüntü tanıma sistemleri gibi görsel tanıma sistemleri için eğitim verisi oluşturmak için daha verimli bir şekilde kullanılabilir. Robotik sistemlerin geleneksel veri toplama ve eğitim yöntemleri ile eğitilmesi ve geliştirilmesi yavaş olabilir. Sentetik veri, robotik şirketlerin simülasyonlar aracılığıyla robotik sistemleri test etmelerine ve geliştirmelerine olanak tanır. Dolandırıcılık koruma sistemleri sentetik verilerden yararlanabilir ve yeni dolandırıcılık algılama yöntemleri sentetik veriler kullanılarak eğitilebilir ve test edilebilir. Sağlık alanında, sentetik veri, insanların gizliliğini koruyan ancak doğru olan sağlık sınıflandırıcıları tasarlamak için kullanılabilir, çünkü veriler gerçek kişilerden değil, sentetik verilerden oluşur.

Sentetik Veri Zorlukları

Sentetik verinin kullanımı birçok avantajı beraberinde getirir, ancak birçok zorluğu da beraberinde getirir.

Sentetik veri oluşturulduğunda, genellikle aykırı değerler içermez. Aykırı değerler, verilerin doğal olarak ortaya çıkmasıyla oluşur ve genellikle eğitim veri kümelerinden atılsalar da, gerçekten güvenilir makine öğrenimi modelleri eğitmek için varlıkları gerekli olabilir. Ayrıca, sentetik verinin kalitesi oldukça değişken olabilir. Sentetik veri, genellikle bir girdi veya tohum verisi ile oluşturulur ve bu nedenle verinin kalitesi, girdi verisinin kalitesine bağlı olabilir. Girdi verisi önyargılıysa, oluşturulan veri de bu önyargıyı devam ettirebilir. Sentetik verinin ayrıca bir çıktı veya kalite kontrolü gerektirir. İnsan tarafından etiketlenmiş verilerle veya başka bir şekilde gerçek verilerle karşılaştırılarak kontrol edilmelidir.

Sentetik Veri Nasıl Oluşturulur?

Sentetik veri, makine öğrenimi teknikleri kullanılarak programlı bir şekilde oluşturulur. Karar ağaçları gibi klasik makine öğrenimi teknikleri kullanılabilir, derin öğrenme teknikleri de kullanılabilir. Sentetik verinin gereksinimleri, hangi algoritmanın veri oluşturmak için kullanılacağını etkiler. Karar ağaçları ve benzeri makine öğrenimi modelleri, şirketlerin klasik olmayan, çok modlu veri dağılımlarını oluşturmasına olanak tanır, bu dağılımlar gerçek dünya verilerine dayalı örneklerle eğitilir. Bu algoritmalarla veri oluşturmak, orijinal eğitim verisiyle yüksek derecede korelasyon gösteren veri sağlar. Veri dağılımının tipik dağılımı bilinen durumlarda, bir şirket Monte Carlo yöntemini kullanarak sentetik veri oluşturabilir.

Derin öğrenme tabanlı sentetik veri oluşturma yöntemleri genellikle ya bir varyasyonel oto-encoder (VAE) ya da bir üretken karşıt ağ (GAN) kullanır. VAE’ler, kodlayıcılar ve dekodlayıcılar kullanan denetimli olmayan makine öğrenimi modelleridir. VAE’nin kodlayıcı bölümü, veriyi daha basit ve compact bir forma indirgeme sorumluluğuna sahiptir, bu forma daha sonra dekodlayıcı tarafından analiz edilir ve temel verinin bir temsilini oluşturmak için kullanılır. VAE, girdi verisi ve çıktı verisi arasında optimal bir ilişki olması amacıyla eğitilir, bu ilişki hem girdi verisi hem de çıktı verisinin birbirine çok benzer olmasını sağlar.

GAN modellerine gelince, bunlar “karşıt” ağlar olarak adlandırılır, çünkü GAN’ler aslında birbirleriyle yarışan iki ağdır. Üretici, sentetik veri oluşturmakla sorumludur, ikinci ağ (ayırıcı) ise oluşturulan veriyi gerçek bir veri kümesiyle karşılaştırır ve hangisinin sahte olduğunu belirlemeye çalışır. Ayırıcı, sahte veriyi yakaladığında, üretici bu durumdan haberdar edilir ve yeni bir veri kümesi oluşturmak için değişiklikler yapar. Ayırıcı, sahte verilerin daha gerçekçi hale gelmesiyle birlikte sahteleri tespit etmekte daha da iyi hale gelir. İki ağ, birbirlerine karşı eğitilir ve sahte veriler her zaman daha gerçekçi hale gelir.