Yapay zeka alanına girdiğinizde, sıklıkla 'sentetik veri' terimiyle karşılaşırsınız. Basitçe ifade etmek gerekirse, sentetik veri, gerçek dünyadaki verileri kopyalamak için tasarlanmış yapay olarak oluşturulmuş verilerdir.
Öte yandan, insan tarafından oluşturulan veriler, insanlar tarafından toplanan ve sosyal medya etkileşimlerinden, para transferlerine, belirli bir yazılımla nasıl etkileşim kurduğunuza, iki kişilik konuşmalara, fatura veri kümelerine, görüntü toplamalarına vb. kadar her şey olabilen geleneksel verilerdir.
Yüksek kaliteli verilere olan talep arttıkça iki eğilime tanık oluyoruz: İnsanlar yapay zeka makinelerini, insan yapımı verilere mümkün olduğunca yakın sentetik veriler üretmeye zorluyor ve bazıları da insan yapımı verilerde ısrar ediyor çünkü bunların bir ifadesi ve gerçekliği olduğuna inanıyorlar.
Bu yazımızda insan eliyle üretilen veriler ve sentetik veriler hakkında bilmeniz gereken her şeyi inceleyeceğiz.
İnsan Kaynaklı Veriler veya Gerçek Dünya Verileri Nedir?
Başlangıç olarak, bu makaleyi okuyorsunuz ve Google, SEO'yu ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirmek için kullanılacak olan bu web sitesinde ne kadar zaman harcadığınızı öğreniyor. Başka bir deyişle, insan tarafından oluşturulan veriler, sosyal medya etkileşimleri, e-ticaret işlemleri, anketler, sensör girdileri ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli etkinlikler yoluyla insanlardan toplanan verilerden başka bir şey değildir.
İnsan eliyle üretilen verilerin en önemli kısmı, çoğunlukla doğal ortamlarda yakalanan gerçek dünya davranışlarını, görüşlerini ve kalıplarını temsil etmesidir.
İşte insan eliyle üretilen verilerin bazı kaynakları:
- İnternet etkinliği: İnsanların sosyal medya paylaşımlarına, tıklamalara, aramalara ve yorumlara nasıl tepki verdiği.
- Satın alım geçmişi: Çevrimiçi alışveriş kayıtları, harcama kalıpları vb.
- Sensör verileri: Akıllı cihazlar, IoT sistemleri ve giyilebilir cihazlar.
- Geri bildirim: Anketler, ürün incelemeleri, röportajlar, çağrı merkezi görüşmeleri ve kamuoyu yoklamaları.
İnsan üretiminin artıları ve eksileri
Artıları:
- Gerçek veriler: İnsan tarafından oluşturulan veriler, bireylerin gerçek dünya senaryolarında nasıl düşündükleri, hareket ettikleri ve karar aldıkları konusunda gerçek bir temsil sunar. Bu özgünlük paha biçilemezdir; burada doğal kullanıcı etkileşimlerini ve tercihlerini anlamak anlamlı ve ilgi çekici deneyimler yaratmak için elzemdir.
- Arka Plan: İnsan yapımı verilerin güzelliği, kültürel, zamansal ve durumsal nüansları içeren bağlamdır.
- Doğrulama: Veriler gerçektir ve doğruluğu diğer verilerle kolayca çapraz kontrol edilebilir (sentetik verilerde bunu yapamazsınız).
Eksileri:
- Maliyet ve ölçeklenebilirlik: Bu, insan yapımı verilerin en büyük dezavantajıdır; çünkü verileri gerçek kaynaklardan toplamak oldukça maliyetlidir ve makine öğrenimi gibi veriye özgü görevler için ölçeklenemez.
- Gizlilik: İnsan tarafından oluşturulan veriler hassas ve kişisel olabilir. Uygun şekilde işlenmezse, yüzlerce kişinin kişisel hayatını etkileyebilir.
- önyargılar: İnsanlar önyargılıdır ve ürettikleri veriler de öyle. İnsan tarafından üretilen veriler toplumsal önyargıları yansıtabilir ve çeşitlilikten yoksun olabilir.
Gerçek Dünya Verilerinin Uygulamaları
Sağlık hizmeti
Hasta yolculukları, tedaviye uyum ve sağlık sonuçları hakkında içgörüler sağlar.
Finansal hizmetler
Gerçek müşteri işlem verilerini kullanarak risk değerlendirmelerini, kredi puanlamasını ve dolandırıcılık tespitini yönetir.
Otonom Sistemler
Otonom araçların gerçek yaşam senaryoları, yol koşulları ve trafik düzenleriyle başa çıkabilmeleri için eğitilmesinde kullanılır.
Perakende ve Tüketici Davranışı
Kişiselleştirilmiş pazarlama için gerçek müşteri etkileşimlerini, satın alma eğilimlerini ve tercihlerini takip eder.
Sentetik Veri Nedir?
Adından da anlaşılacağı gibi, sentetik veriler belirli senaryolara göre yapay olarak üretilir. Örneğin, şu şekilde görünecek bir form uygulamasını test etmek için rastgele bir ad listesi için sentetik veriler oluşturabilirsiniz:
| İsim | Yaş |
| atış | 25 |
| şilin | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Sentetik veri üretmenin bazı yolları şunlardır:
- Kural Tabanlı Üretim: Sentetik veri üretmek için önceden tanımlanmış kurallar ve parametreler sağlarsınız.
- İstatistiksel Modeller: Burada gerçek verilerin istatistiksel özellikleri kopyalanarak sentetik veri kümeleri oluşturulur.
- Yapay Zeka Destekli Teknikler: Bu yaklaşımda, karmaşık sentetik veriler üretmek için GAN'lar veya varyasyonel oto kodlayıcılar gibi modern yapay zeka tekniklerini kullanırsınız.
Sentetik Verilerin Uygulamaları
Yapay Zeka Modeli Eğitimi
Yapay zeka modelinizi eğitmek için ölçeklenebilen büyük miktarda veriye ihtiyaç duyduğunuzdan, bu, sentetik verilerin açık ara en önemli kullanım örneğidir.
Özerk Araçlar
Sentetik veriler, otonom araçların çoklu senaryolar için eğitilmesi amacıyla simüle edilmiş ortamlar oluşturmak için kullanılabilir.
Veri Büyütme
Sentetik veriler, daha iyi makine öğrenimi sonuçları elde etmek için mevcut veri kümelerini geliştirmek amacıyla da kullanılır.
Sentetik Verilerin Artıları ve Eksileri
Artıları:
- Gizlilik koruması: Sentetik veriler, insanlara dair hiçbir gerçek bilgi içermeden üretiliyor ve gerçek dünyadan tanımlayıcı bilgiler içermiyor, bu da onu gizlilik dostu kılıyor.
- Özelleştirme: Sentetik veriler, özel parametreler ve kurallarla üretilebildiğinden, özel ihtiyaçlara göre son derece özelleştirilebilir.
- Ölçeklenebilirlik: Sentetik verilerin insan eliyle üretilen verilere göre bir diğer büyük avantajı da, sentetik verileri ihtiyaçlarınıza göre ölçeklendirebilmenizdir.
- Maliyet Verimliliği: Bilgisayarlar aracılığıyla üretilebilmesi ve büyük miktarlarda veri üretilmesine olanak sağlaması nedeniyle, insan eliyle üretilen verilere göre oldukça uygun maliyetli kabul edilir.
Eksileri:
- Gerçek Dünya Perspektifinin Eksikliği: Sentetik veri kullanmanın en büyük dezavantajı bu olsa gerek, çünkü kötü tasarlanmış veriler gerçek dünyayı temsil etmekte kolaylıkla başarısız olabilir.
- Titiz Testler: Doğru sentetik veri üretmek, üretilen verileri gerçek veri kalıplarıyla uyumlu hale getirmek için titiz testler yapmanızı gerektirir.
- Teknik uzmanlık: İnsan yapımı verilerin aksine, doğru sentetik veri üretmek gelişmiş beceriler ve araçlar gerektirir.
İnsan Tarafından Oluşturulan ve Sentetik Veriler Arasındaki Temel Farklar
İnsan yapımı veriler ile sentetik veriler arasındaki temel farklardan bazıları şunlardır:
| Görünüş | İnsan Tarafından Oluşturulan Veriler | Sentetik Veriler |
| Kaynak | İnsan faaliyetleri ve etkileşimleri | Algoritmik ve AI destekli modeller |
| Ücret | Toplanması ve etiketlenmesi pahalıdır | Ölçeklenebilir maliyet etkinliği |
| Önyargı | Gerçek dünyadaki önyargıları yansıtır | Üretim sırasında kontrol edilir |
| Gizlilik | Veri ihlali riski | Doğal olarak anonim |
| ölçeklenebilirlik | İnsan faaliyetiyle sınırlı | Kolayca ölçeklenebilir |
| Kullanım Durumu Çeşitliliği | Mevcutlukla sınırlıdır | Niş ihtiyaçlara göre özelleştirilebilir |
Shaip Nasıl Yardımcı Olabilir?
Shaip, önde gelen platformlardan biridir ve 30,000'den fazla ülke ve 100'den fazla dili kapsayan 150'den fazla yetenekli veri uzmanından oluşan küresel bir ağa sahiptir. veritabanının bu kadar çeşitliliği, hassasiyet ve verimlilikle buluşan verilere ulaşmanızı sağlıyoruz.
Gizliliğin en büyük öncelik olduğu senaryolarda Shaip, ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmiş ve tüm gizlilik düzenlemeleriyle uyumlu sentetik veriler üreterek size yardımcı olabilir. sağlık sektöründeÖrneğin Shaip, hassas bilgileri ifşa etmeden hasta raporlarını taklit eden sentetik veriler oluşturabilir.
Shaip, yalnızca bir veri sağlayıcısından daha fazlasıdır; kuruluşların yapay zekanın gerçek potansiyelini ortaya çıkarmasına yardımcı olmaya kendini adamış stratejik bir ortaktır.
