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 oluşturulur. 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 bilgisayar programları aracılığıyla oluşturulur, gerçek dünya olaylarının belgelenmesiyle değil. 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 oluşturulmalıdır. Veriyi oluşturmak için kullanılan rastgele süreçler kontrol edilebilir ve çeşitli istatistiksel dağılımlara dayanmalıdır. Veri kümesine ayrıca gürültü eklenebilir.

Eğer sentetik veri bir sınıflandırma algoritması için kullanılıyorsa, sınıf ayrımının miktarı özelleştirilebilir, böylece sınıflandırma problemi gereksinimlere göre daha kolay veya zor hale getirilebilir. Buna karşılık, bir regresyon görevi için doğrusal olmayan üretken süreçler veri oluşturmak için kullanılabilir.

Sentetik Veri Neden Kullanılır?

Makine öğrenimi çerçeveleri seperti TensorFlow ve PyTorch daha kolay kullanılabilir ve önceden tasarlanmış modeller bilgisayar vizyonu ve doğal dil işleme için daha yaygın ve güçlü hale geldikçe, veri bilimcilerinin karşılaştığı birincil sorun veri toplama ve işlemedir. Şirketler genellikle bir modeli eğitmek için büyük miktarda veri toplamakta zorluk yaşarlar. Verileri elle etiketlemek maliyetli ve zaman alıcı bir işlemdir. Ancak sentetik veri oluşturmak ve kullanmak, veri bilimcilerinin ve şirketlerin bu engelleri aşmasına ve daha güvenilir makine öğrenimi modellerini daha hızlı geliştirmesine yardımcı olabilir.

Sentetik verinin kullanımı bir dizi avantaj sağlar. Sentetik verinin kullanımının en açık avantajı, gerçek dünya olaylarından veri toplama ihtiyacını azaltmasıdır, bu nedenle veri oluşturmak ve bir veri kümesi oluşturmak daha hızlı hale gelir. Bu, özellikle nadir gerçekleşen olaylar için geçerlidir, çünkü gerçek veri örneklerinden daha fazla veri oluşturulabilir. Ayrıca, veri otomatik olarak oluşturulurken etiketlenebilir, bu da veri etiketleme süresini önemli ölçüde azaltır.

Sentetik veri ayrıca kenar durumları için eğitim verisi elde etmek amacıyla faydalı olabilir, bu durumlar nadiren gerçekleşir ancak AI’ın başarısı için kritiktir. Kenar durumları, AI’ın birincil hedefine benzer ancak önemli yönlerden farklı olan olaylardır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırıcı tasarlanırken kısmen görünen nesneler kenar durumları olarak düşünülebilir.

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

Sentetik Veri Kullanım Alanları

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

Sentetik verinin ilk kullanım alanlarından biri otonom arabalar için eğitim verisi oluşturmaktı, çünkü sentetik veri, gerçek yol koşullarında eğitim verisi toplamak zor veya tehlikeli olduğunda arabalar için eğitim verisi oluşturmak amacıyla kullanılır. Sentetik veri ayrıca görüntü tanıma sistemlerinin, gibi gözetim sistemlerinin, eğitim verilerini daha verimli bir şekilde oluşturmak için kullanılır. 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 tespit yöntemleri sentetik veriler kullanılarak eğitilebilir ve test edilebilir. Sağlık alanında sentetik veri, insanların gizliliğini koruyan ancak doğru sağlık sınıflandırıcıları tasarlamak için kullanılabilir, çünkü veri gerçek kişilerden değil, sentetik verilerden oluşur.

Sentetik Veri Zorlukları

Sentetik verinin kullanımı birçok avantaj getirir, ancak aynı zamanda birçok zorluk da getirir.

Sentetik veri oluşturulduğunda, genellikle aykırı değerler içermez. Aykırı değerler doğal olarak verilerde oluşur ve genellikle eğitim veri kümelerinden atılırlar, ancak gerçekten güvenilir makine öğrenimi modelleri eğitmek için varlıkları gerekli olabilir. Ayrıca, sentetik verinin kalitesi oldukça değişken olabilir. Sentetik veri genellikle bir girdi veya tohum veri kullanılarak oluşturulur, bu nedenle verinin kalitesi girdi verisinin kalitesine bağlı olabilir. Eğer girdi verisi önyargılıysa, oluşturulan veri bu önyargıyı devam ettirebilir. Sentetik verinin ayrıca bir çıktı veya kalite kontrolü gerekir. İnsan tarafından etiketlenmiş veri veya başka bir形式de gerçek veri ile karşılaştırılarak kontrol edilmelidir.

Sentetik Veri Nasıl Oluşturulur?

Sentetik veri programlı olarak makine öğrenimi teknikleri kullanılarak oluşturulur. Klasik makine öğrenimi teknikleri gibi karar ağaçları kullanılabilir, derin öğrenim 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, gerçek dünya verilerinden örnekler kullanarak eğitebilir. Bu algoritmalarla oluşturulan veriler, orijinal eğitim verilerine yüksek derecede korelasyon gösterir.

Derin öğrenim 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 kısmı, veriyi daha basit ve orijinal veri kümesinin daha küçük bir versiyonuna sıkıştırır, daha sonra dekodlayıcı bu sıkıştırılmış veriyi analiz eder ve orijinal verinin bir temsilini oluşturur. VAE, girdi verisi ve çıktı arasındaki optimal ilişkiye sahip olmak amacıyla eğitilir, burada hem girdi verisi hem de çıktı verileri birbirine çok benzer.

GAN modellerine gelince, bunlar “karşıt” ağlar olarak adlandırılır, çünkü GAN’lar 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 verileri yakaladığında, üretici bu durumdan haberdar edilir ve ayırıcı tarafından yeni bir veri kümesi elde etmeye çalışmak için değişiklikler yapar. Ayırıcı, sahteleri tespit etmekte giderek daha iyi hale gelir. İki ağ birbirlerine karşı eğitilir, sahteler giderek daha gerçekçi hale gelir.