adnan.ertemel@gmail.com

 

Son yıllarda, yapay zeka, finanstan sağlık hizmetlerine ve otonom araçlara kadar birçok alanda hızla ilerliyor. Ancak, yapay zeka araştırmacıları ve geliştiricilerinin karşılaştığı temel zorluklardan biri, yüksek kaliteli eğitim verilerinin mevcudiyeti... İşte burada sentetik veri devreye giriyor. Sentetik veri, yapay zeka modellerini eğitmek ve doğruluğunu artırmak için giderek daha fazla kullanılan güçlü bir araç olarak öne çıkıyor.

 

Peki, sentetik veri nedir? Basitçe söylemek gerekirse, gerçek dünyadan toplanan veriler yerine bir bilgisayar programı tarafından üretilen verilerdir. Sentetik verinin faydaları sayısızdır. Birincisi, gerçek dünya verilerinden çok daha hızlı ve kolay bir şekilde üretilebilir ve özel kullanım durumlarına veya senaryolara uygun hale getirilebilir. Ek olarak, sentetik veri büyük miktarlarda üretilebilir. 

 

Bu da özellikle büyük miktarda veri gerektiren derin öğrenme modellerini eğitmek için çok faydalı.

 

KULLANIM DURUMLARI

 

Sentetik verinin en önemli kullanım durumlarından biri, bilgisayarla görme (computer vision) alanındadır. Bir AI modelinin resimlerdeki nesneleri veya desenleri tanıması için etiketlenmiş resimlerin büyük bir veri kümesinde eğitilmesi gerekir. Ancak, böyle bir veri kümesinin toplanması ve etiketlenmesi son derece zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Sentetik veri, araştırmacıların modellerini daha hızlı ve doğru bir şekilde eğitmesine olanak tanıyacak şekilde bu resimleri çok daha verimli bir şekilde üretmek için kullanılabilir.

 

Sentetik verinin bir başka kullanım durumu da doğal dil işlemede (NLP) yer alır. Bir yapay zeka modelinin insan dilini anlaması ve üretmesi için büyük bir metin veri kümesinde eğitilmesi gerekir. Ancak, özellikle daha özelleştirilmiş veya teknik dillere geldiğinde, böyle bir veri kümesinin toplanması ve etiketlenmesi zor olabilir. Sentetik veri, bu tür metni çok daha kolay bir şekilde üretmek için kullanılabilir. Bu da araştırmacıların modellerini geniş bir dil türü ve stil yelpazesinde eğitmesine olanak tanır.

 

Örneğin, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi alanlarda, modelleri eğitmek için etiketlenmiş biçimde büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Ancak, gerçek dünya verilerinin toplanması ve etiketlenmesi zaman alıcı ve pahalı olabilir. Sentetik veri, gerçek dünya verilerine benzer ek verilerin oluşturulmasında kullanılabilir ve makina öğrenme modellerinin daha etkili bir şekilde eğitilmesine olanak sağlar.

 

BİREYLERİN GİZLİLİĞİ

 

Ayrıca, karar vermede verinin artan kullanımı, veri gizliliği ve güvenliği konusunda endişelerin artmasına neden oldu. Gerçek dünya verileri, genellikle kişisel tanımlama bilgileri gibi hassas bilgiler içerir ve bu tür bilgiler genel olarak paylaşılamaz. 

 

Öte yandan, sentetik veriler bireylerin gizliliğini tehlikeye atmadan oluşturulabilir. Bu, sağlık ve finans gibi alanlarda gerçek dünya verilerinin kullanımı genellikle düzenlemeler tarafından kısıtlandığından, veri odaklı araştırma ve geliştirme için ideal bir araç haline gelir.

 

Ayrıca, sentetik veri ihtiyacı, modelleri eğitmek için kullanılan verinin, kullanılacağı popülasyonu temsil etmeyebileceği veri önyargısı bağlamında özellikle önemlidir. Sentetik veri kullanımı, modelleri eğitmek için kullanılan verinin çeşitliliğini artırarak önyargı riskini azaltmaya yardımcı olabilir.

 

Özetle, sentetik veri ihtiyacı, veri odaklı karar vermenin artan önemi, gerçek dünya verilerinin elde edilmesindeki zorluklar ve veri gizliliği ve güvenliği konusundaki artan endişeler tarafından tetiklenir. Böyle bir dünyada sentetik veri, makina öğrenimi, yazılım testleri ve araştırma gibi çeşitli uygulamalar için gereken verilerin verimli, maliyet etkin ve gizliliği koruyucu bir şekilde oluşturulmasına olanak tanır.

27 Şubat 2023 Pazartesi