Gartner tarafından hazırlanan bir rapora göre, 2030 yılına kadar yapay zeka modellerinde sentetik verilerin gerçek verileri gölgede bırakacağı tahmin edilmektedir.
Peki sentetik veri tam olarak ne demektir?
Sentetik Veri Nedir?
Sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit eden yapay olarak oluşturulmuş verileri ifade eder. Gerçek verilerin hassas veya gizli olduğu ya da analiz için yeterli gerçek verinin bulunmadığı durumlarda faydalı olabilir. Sentetik veriler bazen makine öğrenimi ve veri bilimi uygulamalarında modelleri eğitmek veya hipotezleri test etmek için kullanılır.
Sentetik veri kullanımı avantajlıdır, çünkü insanların ve işletmelerin veri gizliliği kurallarını ihlal etmeden gerçek dünya verilerine neredeyse eşdeğer verileri kullanmasına olanak tanır. Yazılım ve modeller kullanılarak geliştirilen veriler, veri sızıntısı, bozulma ve hatalı sonuç risklerini ortadan kaldırır. Manuel veri toplamanın ucuz bir alternatifi olan bu yöntem, çok büyük hacimlerde bilgi toplamak için kullanılabilir. Etkili yapay zeka (AI) modeli eğitimi büyük miktarda veri gerektirir ve sentetik veriler bu amaçla kullanılabilir.
Makine Öğreniminde Sentetik Verinin Önemi
Sentetik veriler, modelleri eğitmek için ek veriler sağlayarak makine öğreniminde önemli bir rol oynar. Sentetik veriler, veri gizliliği ve kullanılabilirliği ile ilgili sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir ve ayrıca daha çeşitli ve karmaşık veri kümelerinin oluşturulmasına olanak tanır. Bazı durumlarda bu, daha doğru ve sağlam makine öğrenimi modellerine yol açabilir.
Sentetik verilerin makine öğreniminde çok önemli olmasının bazı nedenleri aşağıdakileri içermektedir:
1. Veri Gizliliği
Sentetik veriler, gizlilik endişeleri ortaya çıktığında gerçek verilere alternatif olarak kullanılabilir. Örneğin, hassas hasta bilgileri içeren sağlık hizmetleri verileri, makine öğrenimi algoritmalarının eğitilmesine izin verirken hasta mahremiyetini korumak için sentetik verilerle değiştirilebilir.
2. Veri Kıtlığı
Bazen, doğru bir makine öğrenimi modelini eğitmek için yeterli gerçek veri olmayabilir. Sentetik veriler, sınırlı gerçek verileri artırarak daha kapsamlı ve doğru modellere olanak sağlayabilir.
3. Maliyet Etkinliği
Sentetik veriler, gerçek verilerin toplanması ve etiketlenmesinden daha düşük bir maliyetle oluşturulabilir. Bu da makine öğrenimi modellerinin eğitimi için daha uygun maliyetli bir çözüm haline getirir. Bankacılık sektöründe sentetik veriler, hileli işlemleri tespit etmek üzere makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilir. Sentetik veriler dolandırıcılık davranışlarını taklit ederek dolandırıcılığın daha doğru bir şekilde tespit edilmesini ve önlenmesini sağlayabilir.
Sentetik Veri Üretimi
Excel gibi araçlar kullanılarak manuel olarak ya da bilgisayar simülasyonları veya algoritmaları kullanılarak otomatik olarak gerçek dünya verilerinin yerine yeni verilerin oluşturulduğu sürece sentetik veri üretimi denir.
Bu sahte veriler gerçek bir veri setinden oluşturulabilir veya gerçek verilere ulaşılamıyorsa tamamen yeni bir veri seti oluşturulabilir. Yeni oluşturulan veriler orijinal verilerle neredeyse aynıdır. Sentetik veriler herhangi bir boyutta, herhangi bir zamanda ve herhangi bir yerde oluşturulabilir.
Yapay olmasına rağmen sentetik veriler matematiksel veya istatistiksel olarak gerçek dünya verilerini kopyalar. Bir yapay zeka modelini eğitmek için gerçek nesnelerden, olaylardan veya insanlardan toplanan gerçek verilere benzer.
Gerçek Veri vs Sentetik Veri
Gerçek veriler gerçek dünyada toplanır veya ölçülür. Bu tür veriler, bir birey akıllı telefon, dizüstü bilgisayar veya bilgisayar kullandığında, akıllı saat taktığında, bir web sitesini ziyaret ettiğinde veya çevrimiçi alışveriş yaptığında her an oluşturulur. Bu veriler ayrıca anketler (çevrimiçi ve çevrimdışı) yoluyla da oluşturulabilir.
Sentetik veriler ise tam tersine dijital ortamlarda üretilir. Bu veriler, herhangi bir gerçek dünya olayından elde edilmeyen kısım hariç, temel özellikler açısından gerçek verileri başarılı bir şekilde taklit edecek şekilde üretilir.
Sentetik veri üretmeye yönelik çeşitli teknikler sayesinde, makine öğrenimi modelleri için gerekli olan eğitim verileri kolaylıkla elde edilebilmekte, bu da sentetik veri seçeneğini gerçek veriye alternatif olarak oldukça umut verici hale getirmektedir. Bununla birlikte, sentetik verilerin tüm gerçek dünya problemlerine bir cevap olup olamayacağı kesin olarak söylenemez. Bu durum, sentetik verinin sunduğu önemli avantajları etkilememektedir.
Sentetik Veri Faydaları
Sentetik veriler, inovasyonu teşvik ederken ve gerçek dünya uygulamalarınızı geliştirirken size sektörler arasında çok çeşitli avantajlar sunar. Özellikle gizli veya hassas verilerle çalışıyorsanız, sentetik veri işletmeniz için hayat kurtarıcı olabilir.
Aşağıda sentetik veri kullanarak yararlanabileceğiniz çeşitli avantajlar bulunmaktadır:
1. Gizliliğin Korunması
- Hassas Bilgilerinizi Korur: Sentetik veriler gizliliğinizi korumayı amaçlar. Sentetik veri oluşturma süreci, gerçek kişiler veya varlıklarla hiçbir ilişkisi olmayan veri noktaları oluşturmayı gerektirir. Bu, hassas kişisel bilgilerinizin asla tehlikeye atılmamasını sağlar. Sahte veriler gizliliğinizi korur.
- Uyumluluk Sağlar: Sentetik veriler, sıkı gizlilik gerekliliklerine uyarken veri alışverişi veya analizi yapmanızı sağlar. İster GDPR ister KVKK olsun, sentetik veriler bu düzenleyici standartları karşılamayı kolaylaştırır.
- Veri İhlallerine Karşı Tedbirler: Sentetik veriler tamamen suni olarak üretildiği ve gerçek kişilerle ilgili olmadığı için kimsenin gerçek verilerini ifşa etme riski yoktur. Bu, veri ihlali riskinin ve bunun finansal ve itibarla ilgili sonuçlarının büyük ölçüde azaldığını bilerek güvenliği üst düzeyde tutabileceğiniz anlamına gelir.
2. Veri Güvenliği
- Riski Azaltır: Sentetik veri kullanmak gerçek veri kullanma tehlikesini en aza indirir; bu da özellikle harici iş ortakları, araştırmacılar veya üçüncü taraf satıcılarla çalışırken önemlidir. Gerçek verilerinizin gizli ve güvende tutulmasını sağlar.
- Yetkisiz Erişime Karşı Koruma Sağlar: Sentetik verilerle, önemli bilgilere erişimi düzenleyebilir ve kısıtlayabilirsiniz, bu da gerçek verilerinize yetkisiz erişim veya istismar olasılığını azaltır.
3. Veri Erişilebilirliği
- Veri Kullanılabilirliğini Kolaylaştırır: Sentetik veriler size araştırma, test ve geliştirme gibi çeşitli amaçlar için verileri daha erişilebilir hale getirmenin bir yolunu sunar. Bu erişilebilirlik, inovasyon ve karar alma süreçlerinizi önemli ölçüde hızlandırabilir.
- Kısıtlamaları Azaltır: İşletmenizde veri kullanımına ilişkin kısıtlamaları azaltma esnekliğine sahip olursunuz ve hem şirket içinde hem de şirket dışında daha iş birlikçi bir ortam yaratırsınız. Bu, çeşitli girişimler ve projeler için verilerden daha etkili bir şekilde yararlanmanıza olanak tanır.
4. Güvenli Veri Paylaşımı
- Güvenli Paylaşıma Olanak Sağlar: Sentetik verilerle, verileri harici taraflarla, araştırmacılarla, geliştiricilerle ve veri bilimcilerle güvenle paylaşabilirsiniz. Bu, gizlilik düzenlemelerini ihlal etme veya hassas bilgileri tehlikeye atma endişesi olmadan iş birliğini kolaylaştırır.
- Uyumluluğu Basitleştirir: Sentetik verileri paylaştığınızda, gerçek kişilerin verilerini ifşa etmediği için veri paylaşımı düzenlemeleri ve anlaşmalarıyla uyumluluk çabalarınızı basitleştirir. Bu, uyumluluk gereksinimlerini daha kolay karşılamanızı sağlar.
5. Geliştirilmiş Model Eğitimi
- Gerçek Veri Kümelerini Artırır: Sentetik veriler, sınırlı sayıda veriye sahipseniz gerçek dünya veri kümelerini artırmak için kullanılabilir. Makine öğrenimi algoritmalarında son derece yararlı olan veri kümelerinizin boyutunu ve çeşitliliğini artırmanızı sağlar.
- Sınıf Dağılımlarını Dengeler: Veri kümeleriniz dengesiz sınıf dağılımlarına sahipse sentetik veriler dengeyi sağlamanıza yardımcı olabilir. Sonuç olarak, makine öğrenimi modelleriniz daha temsili bir örnek kümesi üzerinde eğitilebilir. Bu, model doğruluğunu artırırken sonuçlarınızdaki önyargıları da azaltır.
6. Adalet ve Önyargıların Azaltılması
- Önyargıları Tanımlar ve Düzeltir: Yapay zeka modellerinizdeki önyargıları sistematik olarak tanımlamak ve düzeltmek için sentetik verileri kullanabilirsiniz. Bu, adaleti teşvik eder ve algoritmik karar verme sürecinizde istenmeyen ayrımcılığı azaltmaya yardımcı olur.
- Etik Yapay Zeka Sağlar: Önyargıları ele alarak ve adaleti teşvik ederek, tüm bireylere adil ve saygılı davranan etik yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunmak için sentetik verileri kullanabilir.
7. Maliyet Tasarrufu
- Veri Toplama Maliyetlerini Azaltır: Sentetik veriler, özellikle büyük ölçekli veri kümeleri için maliyetli ve zaman alıcı veri toplama faaliyetlerine olan ihtiyacı önemli ölçüde azaltabilir.
- Depolama Maliyetlerinden Tasarruf Sağlar: Sentetik verilerin gerçek verilerle aynı güvenlik seviyesinde depolanması gerekmediğinden, veri yönetimi ve depolama ile ilgili masrafları azaltır.
- Geliştirme Sürecinizi Hızlandırır: Sentetik verilerin kullanılabilirliği, veri odaklı projeler için geliştirme süresini kısaltır ve bu da geliştirme giderlerinden tasarruf sağlar.
Sentetik Verilerin Özellikleri
Veri bilimciler kullandıkları verilerin gerçek ya da sentetik olmasıyla ilgilenmezler. Verinin kalitesi, altında yatan eğilimler veya kalıplar ve mevcut önyargılar onlar için daha önemlidir.
Sentetik verilerin bazı önemli özellikleri aşağıdakileri içerir:
- Geliştirilmiş veri kalitesi: Gerçek dünya verilerinin elde edilmesi hem zor hem de maliyetlidir. Ayrıca insan hatalarına, yanlışlıklara ve önyargılara karşı savunmasız olma riski de taşır. Bu faktörlerin tümü, bir makine öğrenimi modelinin kalitesini doğrudan etkileyebilir. Öte yandan, şirketler sentetik veri üretirken verilerin kalitesi, çeşitliliği ve dengesi konusunda daha fazla güven sağlayabilir.
- Verilerin ölçeklenebilirliği: Eğitim verilerine olan talebin artmasıyla birlikte, veri bilimcilerin sentetik verileri tercih etmekten başka seçeneği kalmamıştır.
- Basit ve etkilidir: Algoritmalar kullanıldığında sahte veri oluşturmak oldukça basittir. Ancak oluşturulan sentetik verilerin gerçek verilerle herhangi bir bağlantı göstermediğinden, hatasız olduğundan ve ek önyargılara sahip olmadığından emin olmanız önemlidir.
Veri bilimciler sentetik verilerin nasıl düzenleneceği, sunulacağı ve etiketleneceği üzerinde tam kontrole sahiptir. Bu da şirketlerin birkaç tıklamayla kullanıma hazır, yüksek kaliteli ve güvenilir bir veri kaynağına erişebileceğini gösterir.
Makine Öğreniminde Sentetik Veri Uygulamaları
Alan kapsamını artırma
Modellerin eğitimini iyileştirmenin yolu, mevcut gerçek veri kümelerini desteklemek için sentetik veriler kullanmaktır. Sentetik veriler genellikle veri kümesi yanlılığını azaltmak için gerçek veri kümesinde iyi temsil edilemeyen veri dağılımındaki boşlukları doldurmak için kullanılır.
Gizliliğin korunması
Sentetik verilerin kullanılması, gerçek verilerin kullanılmasını imkansız veya çok zor hale getiren gizlilik veya yasal sorunların çözülmesine yardımcı olabilir. Bu özellikle, sentetik verilerin sadece tıbbi görüntüleme ve tıbbi raporlar için kullanılabildiği sağlık hizmetleri gibi belirli alanlarda geçerlidir.
Sentetik Veri Kullanımları
Sentetik veriler çeşitli durumlarda uygulanabilir. Makine öğrenimi söz konusu olduğunda yeterli ve kaliteli veri bir ön koşul olmaya devam etmektedir. Bazen gizlilik endişeleri nedeniyle gerçek verilere erişim kısıtlanabilirken, bazen de verilerin makine öğrenimi modelini eğitmek için yeterli olmadığı görülebilir.
Bazen, makine öğrenimi modelinin geliştirilmesine yardımcı olan tamamlayıcı veriler olarak hizmet etmek üzere sentetik veriler oluşturulur. Birçok sektör sentetik verilerden önemli faydalar sağlayabilir:
- Bankacılık ve finansal hizmetler
- Sağlık hizmetleri ve eczacılık
- Otomotiv ve imalat
- Robotik
- İnternet reklamcılığı ve dijital pazarlama
- İstihbarat ve güvenlik firmaları
Sentetik Veri Türleri
Sentetik veri oluşturmak için en uygun yöntemi seçerken, bir iş problemini çözmek için gereken sentetik veri türünü bilmek önemlidir. Tamamen sentetik ve kısmen sentetik veriler iki sentetik veri kategorisidir.
- Tamamen sentetik verilerin gerçek verilerle herhangi bir bağlantısı yoktur. Bu, gerekli tüm değişkenlerin mevcut olduğunu, ancak verilerin tanımlanabilir olmadığını gösterir.
- Kısmen sentetik veriler, hassas bilgiler hariç orijinal verideki tüm bilgileri korur. Gerçek verilerden çıkarılır, bu nedenle bazen gerçek değerlerin küratörlü sentetik veri setinde kalması muhtemeldir.
Sentetik Veri Çeşitleri
Bazı sentetik veri çeşitleri aşağıdakileri içermektedir:
- Metin verileri: Sentetik veriler, doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında yapay olarak oluşturulmuş metinler olabilir.
- Tablo verileri: Tablo şeklindeki sentetik veriler, gerçek hayattaki veri günlükleri veya sınıflandırma veya regresyon görevleri için yararlı tablolar gibi yapay olarak oluşturulmuş verileri ifade eder.
- Medya: Sentetik veriler, bilgisayarla görme uygulamalarında kullanılmak üzere sentetik video, görüntü veya ses de olabilir.
Sentetik Veri Kullanan Gerçek Dünya Uygulamaları
Sentetik verilerin aktif olarak kullanıldığı bazı gerçek dünya örnekleri aşağıdakileri içermektedir:
- Sağlık hizmetleri: Sağlık kuruluşları, gerçek verilere sahip olmayan durumlar için modeller ve çeşitli veri seti testleri oluşturmak için sentetik verileri kullanır. Tıbbi görüntüleme alanında, hasta gizliliğini sağlarken yapay zeka modellerini eğitmek için sentetik veriler kullanılır. Ayrıca, hastalıkların eğilimlerini tahmin etmek ve öngörmek için sentetik verilerden yararlanır.
- Tarım: Sentetik veriler, mahsul verimini tahmin etmeye, mahsul hastalıklarını tespit etmeye, tohum/meyve/çiçek tanımlamaya, bitki büyüme modellerine ve daha fazlasına yardımcı olan bilgisayarla görme uygulamalarında yardımcı olur.
- Bankacılık ve finans: Veri bilimciler sentetik verileri kullanarak yeni ve etkili dolandırıcılık tespit yöntemleri tasarlayıp geliştirebildiğinden bankalar ve finans kurumları çevrimiçi dolandırıcılığı daha iyi tespit edip önleyebilir.
- E-ticaret: Şirketler, sentetik veriler üzerinde eğitilen gelişmiş makine öğrenimi modelleri aracılığıyla verimli depolama ve envanter yönetiminin yanı sıra müşterilerin çevrimiçi satın alma deneyimlerinin iyileştirilmesinin avantajlarından yararlanır.
- Üretim: Şirketler, kestirimci bakım ve kalite kontrol için sentetik verilerden faydalanır.
- Otomotiv ve Robotik: Şirketler, sürücüsüz otomobilleri/otonom araçları, dronları veya robotları simüle etmek ve eğitmek için sentetik verilerden yararlanır.
Sentetik Veri Oluşturma Araçları
Sentetik veri üretmek için kullanılan bazı araçlar aşağıdakileri içermektedir:
1. Datomize
Datomize, dünyanın her yerindeki bankalar tarafından büyük ölçüde kullanılan bir yapay zeka veya makine öğrenimi modeline sahiptir. Datomize ile kurumsal veri servislerinizi kolayca bağlayabilir ve yüksek yoğunluklu veri yapılarını ve bağımlılıkları farklı tablolarla işleyebilirsiniz. Bu algoritma, ham verilerden davranışsal özellikleri çıkarmanıza yardımcı olur ve orijinal verilerle aynı veri ikizlerini oluşturmanıza olanak tanır.
2. MOSTLY.AI
MOSTLY.AI, yapay zeka ve yüksek öncelikli gizlilik koruması sağlayarak, orijinal verilerden yapı ve desenleri çıkarıp tamamen farklı veri kümeleri oluşturan bir sentetik veri aracıdır.
3. Synthesized
Synthesized, veri artırma, iş birliği, veri sağlama ve güvenli paylaşım konularında size yardımcı olacak hepsi bir arada bir AI dataOps çözümüdür. Bu araç, orijinal verilerin farklı versiyonlarını oluşturur ve ayrıca bunları birden fazla test verisiyle test eder. Bu, eksik değerlerin belirlenmesine ve hassas bilgilerin bulunmasına yardımcı olur.
4. Hazy
Hazy, fintech endüstrileri için ham bankacılık verilerini eğitmeyi amaçlayan sentetik bir veri oluşturma aracıdır. Geliştiricilerin gerçek müşteri verilerini toplarken herhangi bir sahtekarlıktan kaçınarak analitik iş akışlarını hızlandırmalarına izin verir. Finansal hizmet üretimi sırasında karmaşık veriler üretebilir ve bunları şirket içindeki silolarda saklayabilirsiniz. Ancak, gerçek finansal verilerin araştırma amacıyla paylaşılması hükümet tarafından ciddi şekilde sınırlandırılmış ve kısıtlanmıştır.
5. Sogeti
Sogeti, veri sentezi ve işleme konusunda size yardımcı olacak bilişsel tabanlı bir çözümdür. İster yapılandırılmış ister yapılandırılmamış olsun, her türlü veriyi okuyan ve bu verilerle mantık yürüten yapay veri yükseltici teknolojisini kullanır. ADA, tanıma yeteneklerini taklit etmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanır ve onu diğerlerinden ayırır.
Sonuç olarak, sentetik verinin faydaları çok fazladır. Kişisel bilgilerinizi gizli tutmanıza yardımcı olur, yeni fikirleri hızlandırır, modelleri geliştirir, işleri adil hale getirir ve verileri güvenli bir şekilde paylaşmanızı sağlar. Gerçek gibi görünen sahte veriler oluşturur, böylece sırlarınızı paylaşmadan veya yeterli veriye sahip olmama konusunda endişelenmeden kullanabilirsiniz.
