Sentetik veriler

Yapay veri ve yapay zeka dünyasındaki rolü – Faydalar, Kullanım senaryoları, Türler ve Zorluklar

Verilerin yeni petrol olduğu konusundaki en son atasözü doğrudur ve tıpkı normal yakıtınız gibi, elde edilmesi zorlaşıyor.

Bununla birlikte, gerçek dünya verileri herhangi bir kuruluşun makine öğrenimini ve yapay zeka girişimlerini destekler. Ancak, projeleri için kaliteli eğitim verileri elde etmek zorlu bir iştir. Bunun nedeni, yalnızca birkaç şirketin bir veri akışına erişebilmesi ve geri kalanının kendi veri akışını oluşturmasıdır. Ve sentetik veriler olarak adlandırılan bu kendi kendine yapılan eğitim verileri etkili, ucuz ve kullanılabilir.

Ama tam olarak ne sentetik veri? Bir işletme bu verileri nasıl üretebilir, zorlukların üstesinden gelebilir ve avantajlarından nasıl yararlanabilir?

Sentetik Veri Nedir?

Sentetik veriler, bilgisayar tarafından oluşturulan verilerdir ve gerçek dünya verilerine hızla bir alternatif haline gelir. Bilgisayar algoritmaları, gerçek dünyadaki belgelerden toplanmak yerine sentetik veriler üretir.

Sentetik veriler yapay olarak oluşturulan istatistiksel veya matematiksel olarak gerçek dünya verilerini yansıtan algoritmalar veya bilgisayar simülasyonları ile.

Araştırmaya göre sentetik veriler, gerçek verilerle aynı tahmin özelliklerine sahiptir. Gerçek dünya verilerinin istatistiksel kalıplarını ve özelliklerini modelleyerek üretilir.

Endüstri akımları?

Göre Gartner araştırma, sentetik veriler AI eğitim amaçları için daha iyi olabilir. Sentetik verilerin bazen gerçek olaylardan, insanlardan veya nesnelerden toplanan gerçek verilerden daha faydalı olabileceği öne sürülmektedir. Bu sentetik veri verimliliği neden derin öğrenme sinir ağı geliştiricileri, üst düzey AI modelleri geliştirmek için giderek daha fazla kullanıyor.

Sentetik verilerle ilgili bir rapor, 2030 yılına kadar kullanılan verilerin çoğunun makine öğrenimi modeli eğitim amaçları, bilgisayar simülasyonları, algoritmalar, istatistiksel modeller ve daha fazlası aracılığıyla üretilen sentetik veriler olacaktır. Bununla birlikte, sentetik veriler şu anda piyasa verilerinin %1'inden daha azını oluşturmaktadır. 2024 üretilen tüm verilerin %60'ından fazlasının katkıda bulunması bekleniyor.

Neden Sentetik Veriler Kullanılır?

Gelişmiş yapay zeka uygulamaları geliştirilirken, şirketler makine öğrenimi modellerini eğitmek için büyük miktarlarda kaliteli veri kümesi elde etmeyi zor buluyor. Bununla birlikte, sentetik veriler, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin bu zorlukların üstesinden gelmelerine ve son derece güvenilir ML modelleri geliştirmelerine yardımcı oluyor.

Ama neden sentetik verilerden faydalanalım?

için gereken zaman sentetik veri üret gerçek olaylardan veya nesnelerden veri elde etmekten çok daha azdır. Şirketler, gerçek dünyaya bağlı veri kümelerinden daha hızlı bir şekilde sentetik veriler elde edebilir ve projeleri için özelleştirilmiş bir veri kümesi geliştirebilir. Böylece kısa bir süre içinde şirketler açıklamalı ve etiketli kalite verilerine ulaşabilirler.

Örneğin, nadiren meydana gelen veya çok az verisi olan olaylar hakkında verilere ihtiyacınız olduğunu varsayalım. Bu durumda, özellikle uç durumlar için veri gerektiğinde, gerçek dünya veri örneklerine dayalı sentetik veriler üretmek mümkündür. Sentetik veri kullanmanın bir başka avantajı da, veriler mevcut herhangi bir kişi veya olaya dayanmadığı için gizlilik endişelerini ortadan kaldırmasıdır.

Artırılmış ve Anonimleştirilmiş Sentetik Verilere Karşı

Sentetik veriler, artırılmış verilerle karıştırılmamalıdır. Veri büyütme geliştiricilerin mevcut bir veri kümesine yeni bir veri kümesi eklemek için kullandıkları bir tekniktir. Örneğin, bir görüntüyü aydınlatabilir, kırpabilir veya döndürebilirler.

Anonimleştirilmiş veriler tüm kişisel tanımlayıcı bilgileri hükümet politikaları ve standartlarına göre kaldırır. Bu nedenle, finansal veya sağlık modelleri geliştirirken anonimleştirilmiş veriler son derece önemlidir.

Anonimleştirilmiş veya artırılmış veriler, sentetik veri. Ancak geliştiriciler sentetik veriler yapabilir. İki araba görüntüsünü karıştırmak gibi bu iki tekniği birleştirerek, bir arabanın tamamen yeni bir sentetik görüntüsünü geliştirebilirsiniz.

Sentetik Veri Türleri

Sentetik Veri Türleri

Geliştiriciler, gerçek dünya verilerinin istatistiksel özelliklerini korurken kişisel gizli bilgileri maskeleyen yüksek kaliteli verileri kullanmalarına izin verdiği için sentetik verileri kullanır. Sentetik veriler genellikle üç ana kategoriye ayrılır:

  1. Tamamen sentetik

    Orijinal verilerden hiçbir bilgi içermez. Bunun yerine, veri üreten bir bilgisayar programı, özellik yoğunluğu gibi orijinal verilerden belirli parametreleri kullanır. Ardından, böyle bir gerçek dünya karakteristiği kullanarak, veri gerçekliği pahasına tam veri gizliliği sağlayan, üretken yöntemlere dayalı olarak rastgele tahmini özellik yoğunlukları üretir.

  2. Kısmen Sentetik

    Sentetik verilerin belirli belirli değerlerini gerçek dünya verileriyle değiştirir. Ek olarak, kısmen sentetik veriler, orijinal verilerde bulunan belirli boşlukların yerini alır ve veri bilimcileri, bu verileri oluşturmak için model tabanlı metodolojiler kullanır.

  3. melez

    Hem gerçek dünya verilerini hem de sentetik verileri birleştirir. Bu tür veriler, orijinal veri kümesinden rastgele kayıtları seçer ve bunları sentetik kayıtlarla değiştirir. Veri gizliliğini fayda ile birleştirerek sentetik ve kısmen sentetik verilerin faydalarını sağlar.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

Sentetik Veriler İçin Örnekler Kullanılsın mı?

Bir bilgisayar algoritması tarafından oluşturulmuş olmasına rağmen, sentetik veriler gerçek verileri doğru ve güvenilir bir şekilde temsil eder. Ayrıca, sentetik veriler için birçok kullanım durumu vardır. Bununla birlikte, kullanımı, özellikle eğitim, test ve analiz için üretim dışı ortamlarda hassas verilerin yerine geçtiği hissedilmektedir. Sentetik verilerin en iyi kullanım durumlarından bazıları şunlardır:

Eğitim

Doğru ve güvenilir bir ML modeline sahip olma olasılığı, eğitim aldığı verilere bağlıdır. Ve geliştiriciler, gerçek dünyadayken sentetik verilere bağımlıdır. Eğitim verileri gelmek zordur. Sentetik veriler, gerçek dünya verilerinin değerini artırdığından ve örnek olmayanları (nadir olaylar veya kalıplar) ortadan kaldırdığından, AI modellerinin verimliliğini artırmaya yardımcı olur.
Test yapmak

Veriye dayalı testler, makine öğrenimi modelinin geliştirilmesi ve başarısı için kritik olduğunda, sentetik veriler kullanılmalıdır. Sentetik veri olmasının nedeni, kural tabanlı verilere göre kullanımı çok daha kolay ve elde edilmesi daha hızlıdır. Ayrıca ölçeklenebilir, güvenilir ve esnektir.
Analiz

Sentetik veriler, tipik olarak gerçek dünya verilerinde bulunan önyargılardan arındırılmıştır. Sentetik verileri, nadir olayların stres testi AI modelleri için çok uygun bir veri kümesi yapar. Ayrıca olası veri modeli davranışını da analiz eder.

Sentetik Verilerin Avantajları

Veri bilimcileri her zaman güvenilir, dengeli, önyargısız ve tanımlanabilir kalıpları temsil eden yüksek kaliteli veriler ararlar. Sentetik veri kullanmanın avantajlarından bazıları şunlardır:

  • Sentetik verilerin oluşturulması daha kolaydır, açıklama eklemek daha az zaman alır ve daha dengelidir.
  • Sentetik veriler gerçek dünyadaki verileri tamamladığından, gerçek dünyadaki veri boşluklarını doldurmayı kolaylaştırır.
  • Ölçeklenebilir, esnektir ve gizlilik veya kişisel bilgilerin korunmasını sağlar.
  • Veri tekrarları, önyargı ve yanlışlıklar içermez.
  • Uç durumlar veya nadir olaylarla ilgili verilere erişim vardır.
  • Veri üretimi daha hızlı, daha ucuz ve daha doğrudur.

Sentetik Veri Kümelerinin Zorlukları

Herhangi bir yeni veri toplama metodolojisine benzer şekilde, sentetik veriler bile zorluklarla birlikte gelir.

The ilk en büyük zorluk, sentetik verilerin birlikte gelmemesidir aykırı. Veri kümelerinden çıkarılmasına rağmen, gerçek dünya verilerinde bulunan bu doğal olarak oluşan aykırı değerler, makine öğrenimi modellerinin doğru şekilde eğitilmesine yardımcı olur.

The sentetik veri kalitesi veri kümesi boyunca değişebilir. Veriler, tohum veya girdi verileri kullanılarak üretildiğinden, sentetik veri kalitesi, tohum verilerin kalitesine bağlıdır. Çekirdek verilerde yanlılık varsa, son verilerde yanlılık olacağını güvenle varsayabilirsiniz.

İnsan ek açıklamaları kontrol etmelidir sentetik veri kümeleri bazı kalite kontrol yöntemlerini kullanarak doğruluğu sağlamak için iyice.

Sentetik Veri Üretme Yöntemleri

Sentetik Veri Üretme Yöntemleri

Sentetik veri üretmek için otantik veri setini taklit edebilen güvenilir bir model geliştirilmelidir. Daha sonra, gerçek veri kümesinde bulunan veri noktalarına bağlı olarak, sentetik veri kümelerinde benzerlerini oluşturmak mümkündür.

Bunu yapmak için, veri bilimcileri Orijinal dağıtımda bulunanlara benzer sentetik veri noktaları oluşturabilen sinir ağlarından yararlanın. Sinir ağlarının veri üretme yollarından bazıları şunlardır:

Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar

Varyasyonel otomatik kodlayıcılar veya VAE'ler orijinal bir dağıtımı alır, onu gizli dağıtıma dönüştürür ve onu orijinal duruma geri dönüştürür. Bu kodlama ve kod çözme işlemi bir 'yeniden yapılandırma hatası' getirir. Bu denetimsiz veri üretme modelleri, veri dağıtımının doğuştan gelen yapısını öğrenmede ve karmaşık bir model geliştirmede ustadır.

Üretken Çekişmeli Ağlar

Varyasyonlu otomatik kodlayıcıların aksine, denetimsiz bir model, üretken rakip ağlar veya GAN, son derece gerçekçi ve ayrıntılı veri temsilleri geliştirmek için kullanılan denetimli bir modeldir. Bu yöntemde iki nöral ağlar eğitilir - bir üretici ağ sahte veri noktaları oluşturur ve diğer ayrımcı gerçek ve sahte veri noktalarını belirlemeye çalışır.

Birkaç eğitim turundan sonra, üretici, ayrımcının tanımlayamayacağı tamamen inandırıcı ve gerçekçi sahte veri noktaları oluşturma konusunda ustalaşacaktır. GAN, sentetik üretirken en iyi sonucu verir yapılandırılmamış veri. Ancak, uzmanlar tarafından oluşturulup eğitilmediği takdirde, sınırlı miktarda sahte veri noktaları oluşturabilir.

Sinirsel Parlaklık Alanı

Bu sentetik veri oluşturma yöntemi, kısmen görülen mevcut bir 3B sahnenin yeni görünümlerini oluştururken kullanılır. Neural Radiance Field veya NeRF algoritması bir dizi görüntüyü analiz eder, bunlardaki odak veri noktalarını belirler ve görüntülere enterpolasyon yaparak yeni bakış açıları ekler. Hareketli bir 3B sahne olarak statik bir 5B görüntüye bakarak, her bir vokselin tüm içeriğini tahmin eder. NeRF, sinir ağına bağlanarak bir sahnedeki görüntünün eksik yönlerini doldurur.

NeRF son derece işlevsel olmasına rağmen, işlenmesi ve eğitilmesi yavaştır ve düşük kaliteli, kullanılamaz görüntüler oluşturabilir.

Peki, sentetik verileri nereden edinebilirsiniz?

Şimdiye kadar, yalnızca birkaç yüksek düzeyde gelişmiş eğitim veri kümesi sağlayıcısı, yüksek kaliteli sentetik veriler sunabildi. gibi açık kaynaklı araçlara erişebilirsiniz. Sentetik Veri Kasası. Ancak, son derece güvenilir bir veri kümesi elde etmek istiyorsanız, Saip çok çeşitli eğitim verileri ve açıklama hizmetleri sundukları için gidilecek doğru yerdir. Ayrıca, deneyimleri ve yerleşik kalite parametreleri sayesinde, geniş bir endüstri dikeyine hitap eder ve çeşitli ML projeleri için veri kümeleri sağlarlar.

sosyal paylaşım

Hoşunuza gidebilir