Sentetik veri nedir?
Sentetik veriler, gerçek dünya verilerini taklit eden, insan tarafından oluşturulmamış verilerdir. Üretici yapay zeka teknolojilerine dayanan bilgi işlem algoritmaları ve simülasyonlar ile oluşturulur. Sentetik bir veri kümesi, temel aldığı gerçek verilerle benzer matematiksel özelliklere sahiptir ancak bilgilerin aynısını içermez. Kuruluşlar; araştırma, test etme, yeni teknoloji geliştirme ve makine öğrenimi araştırmaları için sentetik verileri kullanır. Yapay zekadaki son yenilikler, sentetik veri üretimini verimli ve hızlı bir hale getirmiştir ancak veri mevzuatları açısından önemini de artırmıştır.
Sentetik verilerin avantajları nelerdir?
Sentetik veriler, kuruluşlara çeşitli avantajlar sunar. Bunlardan bazılarını aşağıda inceleyelim.
Sınırsız veri üretimi
İstek üzerine ve neredeyse sınırsız ölçekte sentetik veriler üretebilirsiniz. Sentetik veri üretimi araçları, daha fazla veri elde etmenin uygun maliyetli bir yoludur. Ayrıca ürettikleri verileri, makine öğrenimi kullanım örnekleri için önceden etiketleyebilirler (kategorize edebilir veya işaretleyebilirler). Ham verileri sıfırdan dönüştürme sürecinden geçirmeden yapılandırılmış ve etiketli verilere erişebilirsiniz. Ayrıca, sahip olduğunuz toplam veri hacmine sentetik veriler ekleyerek analiz için daha fazla eğitim verisi elde edebilirsiniz.
Gizliliğin korunması
Sağlık, finans ve hukuk gibi alanlarda hassas verilerin korunmasına yönelik birçok gizlilik, telif hakkı ve uygunluk düzenlemesi bulunmaktadır. Ancak, bu alanlarda faaliyet gösteren kuruluşların analiz ve araştırma amacıyla verileri kullanmaları gerekmektedir ve kuruluşlar çoğu zaman azami kullanım için verileri üçüncü taraflara vermek zorunda kalmaktadır. Kişisel veriler yerine, bu özel veri kümeleriyle aynı görevi görecek sentetik verileri kullanabilirler. Özel veya hassas verileri ifşa etmeden istatistiksel olarak alakalı aynı bilgileri gösteren benzer veriler oluştururlar. Tıbbi araştırmaları, canlı bir veri kümesinden sentetik veriler oluşturarak yürütmeyi düşünün. Sentetik veriler, orijinal veri kümesiyle aynı biyolojik özellik ve genetik belirteç yüzdesini korurken tüm adlar, adresler ve diğer kişisel hasta bilgileri için sahte bilgiler kullanır.
Yanlılığı azaltma
Yapay zeka eğitim modellerinde yanlılığı azaltmak için sentetik veriler kullanabilirsiniz. Büyük modeller genellikle genel erişime açık verilerle eğitildiğinden metinde yanlılık olabilir. Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin topladığı yanlılık içeren dile veya bilgiye kontrast sağlamak için sentetik verileri kullanabilir. Örneğin, belirli bir görüş tabanlı içerik belirli bir grubu kayırıyorsa genel veri kümesini dengelemek için sentetik veriler oluşturabilirsiniz.
Sentetik veri türleri nelerdir?
İki ana sentetik veri türü vardır: kısmi ve tam.
Kısmi sentetik veri
Kısmen sentetik veri, gerçek bir veri kümesinin küçük bir bölümünü sentetik bilgilerle değiştirir. Bir veri kümesinin hassas kısımlarını korumak için bunu kullanabilirsiniz. Örneğin, müşteriye özel verileri analiz etmeniz gerekiyorsa ad, iletişim bilgileri ve belirli bir kişiye kadar izlenebilecek diğer gerçek dünya bilgileri gibi öznitelikleri sentezleyebilirsiniz.
Tamamen sentetik veri
Tamamen sentetik veriler, tamamen yeni veriler üretilmesini içerir. Tamamen sentetik veri kümesi herhangi bir gerçek dünya verisi içermez. Bununla birlikte, gerçek verilerle aynı ilişkileri, grafik dağılımlarını ve istatistiksel özellikleri kullanır. Bu veriler gerçek kaydedilen verilerden gelmese de aynı sonuçları çıkarmanıza olanak tanır.
Makine öğrenimi modellerini test ederken tamamen sentetik verileri kullanabilirsiniz. Bu veriler, yeni modeller test etmek veya oluşturmak istediğinizde ancak gelişmiş makine öğrenimi doğruluğu için yeterli gerçek dünya eğitim verisine sahip olmadığınızda faydalı olur.
Sentetik veriler nasıl oluşturulur?
Sentetik veri üretimi, veri oluşturmak için işlem yöntemlerinin ve simülasyonların kullanılmasını içerir. Sonuç, gerçek dünya verilerinin istatistiksel özelliklerini taklit eder ancak hakiki gerçek dünya gözlemleri içermez. Bu üretilen veriler metin, sayılar, tablolar ya da resim ve video gibi daha karmaşık türler de dahil olmak üzere çeşitli biçimlerde bulunabilir. Sentetik veri üretmek için izlenebilecek, her biri farklı düzeyde veri doğruluğu sunan ve farklı türler içeren üç ana yaklaşım vardır.
İstatistiksel dağılım
Bu yaklaşımda, gerçek veriler ilk olarak normal, üstel veya ki-kare dağılımları gibi temel istatistiksel dağılımları tanımlamak için analiz edilir. Veri bilimcileri daha sonra istatistiksel olarak orijinaline benzeyen bir veri kümesi oluşturmak için bu tanımlanmış dağılımlardan sentetik örnekler üretir.
Model tabanlı
Bu yaklaşımda, gerçek verilerin özelliklerini anlamak ve çoğaltmak için bir makine öğrenimi modeli eğitilir. Model eğitildikten sonra gerçek verilerle aynı istatistiksel dağılımı izleyen yapay veriler üretebilir. Bu yaklaşım, gerçek verilerin istatistiksel özelliklerini ek sentetik öğelerle bir araya getiren hibrit veri kümeleri oluşturmada özellikle faydalıdır.
Derin öğrenme yöntemleri
Sentetik veri üretmek için çekişmeli üretici ağlar (GAN), varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE'ler) vb. gelişmiş teknikler kullanılabilir. Bu yöntemler genellikle görüntüler veya zaman serisi verileri gibi daha karmaşık veri türleri için kullanılır ve yüksek kaliteli sentetik veri kümeleri üretebilir.
Sentetik veri üretimi teknolojileri nelerdir?
Sentetik veri üretimi için kullanabileceğiniz bazı gelişmiş teknolojileri aşağıda özetliyoruz.
Çekişmeli üretici ağ
Çekişmeli üretici ağ (GAN) modelleri, yeni verileri üretmek ve sınıflandırmak için birlikte çalışan iki sinir ağı kullanır. Bunlardan biri sentetik veri üretmek için ham verileri kullanırken, ikincisi ise bu bilgileri değerlendirir, karakterize eder ve sınıflandırır. Değerlendirme ağı artık sentetik verileri orijinal verilerden ayırt edemeyene kadar her iki ağ da birbirleriyle rekabet eder.
Gerçekçi görünen videolar ve görüntüler gibi son derece doğal olan ve gerçek dünya verilerinin varyasyonlarını yakından temsil eden yapay olarak oluşturulmuş veriler oluşturmak için GAN'yi kullanabilirsiniz.
Çekişmeli üretici ağlar (GAN) hakkında bilgi edinin »
Varyasyonel otomatik kodlayıcılar
Varyasyonel otomatik kodlayıcılar (VAE), orijinal verilerin temsillerine dayalı olarak yeni veriler üreten algoritmalardır. Denetimsiz algoritma ham verilerin dağılımını öğrenir, daha sonra çift dönüşüm yoluyla yeni veriler üretmek için kodlayıcı-kod çözücü mimarisini kullanır. Kodlayıcı, giriş verilerini daha düşük boyutlu bir temsile sıkıştırır ve kod çözücü de bu gizli temsilden yeni veriler oluşturur. Model, sorunsuz yeniden yaratımlar için olasılık hesaplamalarını kullanır.
VAE'nin en faydalı olduğu kullanım örneği, varyasyonlarla çok benzer sentetik veriler üretilmesidir. Örneğin, yeni görüntüler üretirken VAE'yi kullanabilirsiniz.
Dönüştürücü tabanlı modeller
Üretici önceden eğitilmiş dönüştürücüler veya GPT tabanlı modeller, verilerin yapısını ve tipik dağılımını anlamak için büyük orijinal veri kümeleri kullanır. Bunları esas olarak doğal dil işleme (NLP) üretiminde kullanırsınız. Örneğin, dönüştürücü tabanlı bir metin modeli büyük bir İngilizce metin veri kümesi üzerinde eğitilmişse dilin yapısını, dil bilgisini ve hatta nüanslarını öğrenir. Sentetik veri üretirken, model bir tohum metin (veya istem) ile işe başlar ve öğrendiği olasılıklara göre bir sonraki kelimeyi tahmin ederek tam bir dizi oluşturur.
Sentetik veri üretimindeki zorluklar nelerdir?
Sentetik veri üretirken karşılaşılan birkaç zorluk vardır. Aşağıda, sentetik veriler konusunda karşılaşacağınız bazı genel sınırlamalar ve zorluklar açıklanmaktadır.
Kalite kontrol
Veri kalitesi, istatistik ve analiz alanlarında büyük önem taşıyan bir konudur. Sentetik verileri öğrenme modellerine eklemeden önce bu verilerin doğru ve gerekli minimum düzeyde veri kalitesine sahip olduğunu kontrol etmelisiniz. Bununla birlikte, sentetik veri noktalarının kimse tarafından gerçek bilgilere kadar izlenememesini sağlamak, doğruluk düzeyinin azaltılmasını gerektirebilir. Gizlilik ve doğruluktan ödün verilmesi kaliteyi etkileyebilir.
Sentetik verileri kullanmadan önce manuel kontrollerden geçirebilirsiniz. Bu kontroller söz konusu sorunun üstesinden gelmenize yardımcı olabilir. Ancak, çok fazla miktarda sentetik veri üretmeniz gerekiyorsa manuel kontroller zaman alıcı olabilir.
Teknik zorluklar
Sentetik veri oluşturmak zordur. Doğru ve işe yarar veriler elde etmek için teknikleri, kuralları ve güncel yöntemleri bilmeniz gerekir. Kullanışlı sentetik veri oluşturabilmek için bu alanda yüksek derecede uzmanlığa ulaşmanız gerekir.
Bununla birlikte, ne kadar uzman olursanız olun, gerçek dünyadaki karşılığının mükemmel bir taklidi olan sentetik veriler oluşturmak zor bir iştir. Örneğin, gerçek dünya verileri genellikle sentetik veri üretimi algoritmalarının nadiren taklit edebildiği aykırı değerler ve anormallikler içerir.
Paydaşların kafa karışıklığı
Sentetik veri kullanışlı bir destekleyici araçtır ancak tüm paydaşlar bunun önemini kavramayabilir. Henüz yeni bir teknoloji olması nedeniyle, bazı iş kullanıcıları sentetik verileri gerçek dünya geçerliliğine sahip veriler olarak kabul etmeyebilir. Diğer taraftan, diğerleri üretimin kontrollü yönü nedeniyle sonuçları aşırı vurgulayabilir. Bu teknolojinin sınırlamalarını ve sonuçlarını paydaşlara iletin, teknolojinin hem faydalarını hem de zaaflarını anladıklarından emin olun.
AWS, sentetik veri üretimi çalışmalarınıza nasıl destek olabilir?
Amazon SageMaker, veri hazırlamak ve makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmak, bunları eğitmek ve dağıtmak için kullanılan, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Bu modeller tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışları ile her türlü kullanım örneği için uygundur. SageMaker; görüntüler, metin dosyaları ve videolar gibi ham verileri etiketlemenize ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak amacıyla etiketlenmiş sentetik veri oluşturmanıza olanak tanıyan iki seçenek sunar.
- Amazon SageMaker Ground Truth, verileri etiketlemeyi kolaylaştıran bir self servis tekliftir. Amazon Mechanical Turk, üçüncü taraf satıcılar ya da kendi özel iş gücünüz aracılığıyla insan yorumcular kullanma seçeneğini sunar.
- Amazon SageMaker Ground Truth Plus, yüksek kaliteli eğitim veri kümeleri oluşturmanıza olanak tanıyan, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Kendi başınıza etiketleme uygulamaları oluşturmanıza veya etiketleme iş gücünü yönetmenize gerek yoktur.
İlk olarak, sentetik görüntü gerekliliklerinizi belirler veya bilgisayar destekli tasarım (CAD) görüntüleri gibi 3B varlıkları ve başlangıç görüntülerini sağlarsınız. AWS dijital sanatçıları daha sonra sıfırdan görüntüler oluşturur veya müşteri tarafından sağlanan varlıkları kullanır. Üretilen görüntüler nesnelerin pozisyonunu ve yerleşimini taklit eder, nesne veya sahne varyasyonlarını içerir ve isteğe bağlı olarak çizikler, ezikler ve diğer değişiklikler gibi belirli içerikler ekler. Bu, zaman alıcı veri toplama sürecini veya görüntü elde etmek için parçalara zarar verme ihtiyacını ortadan kaldırır. Yüksek doğrulukla otomatik olarak etiketlenen yüz binlerce sentetik görüntü üretebilirsiniz.
Hemen ücretsiz bir hesap oluşturarak AWS'de sentetik veri üretmeye başlayın.
AWS'de Sonraki Adımlar
