Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte, ML modelleri tarafından kullanılan veri sıkıntısı yaşanmıştır. Bu boşluğu doldurmak için ML modellerini eğitmek için çok sayıda sentetik veri / yapay veri üretilir veya simüle edilir. Birincil veri toplama, son derece güvenilir olmasına rağmen, genellikle maliyetli ve zaman alıcıdır ve bu nedenle, doğru olabilecek veya olmayabilecek ve gerçek dünya deneyimlerini taklit edebilecek simüle edilmiş verilere yönelik artan bir talep vardır. Aşağıdaki makale sadece artıları ve eksileri keşfetmeye çalışıyor.
Sentetik verilerin vaadi nedir ve ne zaman kullanılır?
Sentetik veriler gerçek dünyadaki olaylar tarafından üretilmek yerine algoritmik olarak oluşturulur. Gerçek veriler, doğrudan gerçek dünyadan gözlemlenir. En iyi bilgileri elde etmek için kullanılır. Gerçek veriler değerli olsa da, genellikle pahalıdır, toplanması zaman alır ve gizlilik sorunları nedeniyle mümkün değildir. Sentetik veriler bu nedenle gerçek verilere ikincil/alternatif hale gelir ve doğru ve gelişmiş yapay zeka modelleri. Bu yapay olarak oluşturulmuş veriler gerçek verilerin doğal hatalarıyla dolu olmayan gelişmiş bir veri kümesi oluşturmak için gerçek verilerle birlikte kullanılır.
Sentetik veriler en iyi, gerçek verilerin mevcut olmadığı veya önyargılı olduğu yeni geliştirilmiş bir sistemi test etmek için kullanılır. Sentetik veriler, küçük, paylaşılamaz, kullanılamaz ve taşınamaz olan gerçek verileri de tamamlayabilir.
Yapay veriler, yapay zekanın geleceği için olmazsa olmaz ve gerekli mi?
Veri bilimi profesyoneller, ürün tanıtımları ve dahili prototipleme için kullanılabilecek sentetik veriler geliştirmek için AI modeline bilgi sunar. Örneğin, finansal kurumlar, sahtekarlığı belirlemek ve daha iyi kararlar almak için piyasa dalgalanmalarını ve davranışlarını simüle etmek için sentetik verileri kullanabilir.
Sentetik veriler, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için de kullanılır. Gerçek dünya verileri Gerçek dünyada gerçekleşmesi muhtemel veya olası olaylardaki tüm kombinasyonları açıklayamaz. Sentetik veriler, gerçek dünyada henüz gerçekleşmemiş olan uç durumlar ve olaylar için içgörüler oluşturmak için kullanılabilir.
Sentetik verilerin riskleri nelerdir?
Sentetik verilerin en büyük avantajlarından biri şüphesiz maliyet etkinliği ve gizlilik endişelerinin olmamasıdır. Bununla birlikte, sınırlamaları ve riskleri ile birlikte gelir.
İlk olarak, sentetik verilerin kalitesi, genellikle onu oluşturmaya ve geliştirmeye yardımcı olan modele bağlıdır. Ayrıca, sentetik verileri kullanmadan önce, insan açıklamalı, gerçek dünya veri modelleriyle karşılaştırarak sonuçlarının doğruluğunu sağlamak için çeşitli doğrulama adımlarından geçmesi gerekir.
Sentetik veriler de yanıltıcı olabilir ve gizlilik sorunlarına karşı tamamen bağışık olmayabilir. Ek olarak, sahte veya standart altı olarak algılanabileceğinden, sentetik veriler için daha az alıcı olabilir.
Son olarak, kullanılan yöntemlerle ilgili sorular sentetik veri oluştur da ortaya çıkabilir. Veri üretme tekniklerinin şeffaflığına ilişkin konuların da yanıtlanması gerekmektedir.
Neden Sentetik Veriler Kullanılır?
Bir modeli önceden belirlenmiş zaman çerçevesi içinde eğitmek için büyük miktarda kaliteli veri elde etmek birçok işletme için zordur. Ek olarak, verileri manuel olarak etiketlemek yavaş ve pahalı bir işlemdir. Bu nedenle sentetik veriler oluşturmak, işletmelerin bu zorlukların üstesinden gelmesine ve hızlı bir şekilde güvenilir modeller geliştirmesine yardımcı olabilir.
Sentetik veri bağımlılığı azaltır Orjinal veri ve onu yakalama ihtiyacını sınırlar. Veri kümeleri oluşturmanın daha kolay, uygun maliyetli ve zaman kazandıran bir yöntemidir. Büyük miktarda kaliteli veri, gerçek dünya verileriyle karşılaştırıldığında çok daha kısa sürede geliştirilebilir. Özellikle uç olaylara (nadiren meydana gelen olaylar) dayalı veri üretmek için kullanışlıdır. Ek olarak, sentetik veriler oluşturulurken otomatik olarak etiketlenebilir ve açıklama eklenebilir, bu da veri etiketleme için geçen süreyi azaltır.
Gizlilik endişeleri ve veri güvenliği birincil endişeler olduğunda, sentetik veri kümeleri riskleri en aza indirmek için kullanılabilir. Gerçek dünya verilerinin kullanılabilir olarak kabul edilmesi için anonimleştirilmesi gerekir. Eğitim verileri. Veri kümesinden tanımlayıcıların kaldırılması gibi anonimleştirme ile bile, başka bir değişkenin tanımlayıcı değişken olarak hareket etmesi hala mümkündür. Neyse ki, hiçbir zaman gerçek bir kişiye veya gerçek bir olaya dayanmadığı için sentetik verilerde durum böyle değildir.
Sentetik Verilerin Gerçek Verilere Göre Avantajları
Sentetik veri kümelerinin ana avantajları orijinal veri kümeleri vardır
- Sentetik veriler ile model ihtiyacına göre sınırsız miktarda veri üretmek mümkündür.
- Sentetik verilerle, toplanması riskli ve pahalı olabilecek kaliteli bir veri seti oluşturmak mümkündür.
- Sentetik verilerle, otomatik olarak etiketlenen ve açıklama eklenen yüksek kaliteli veriler elde etmek mümkündür.
- Veri oluşturma ve açıklama şu şekilde değildir: zaman tükeniyor gerçek verilerde olduğu gibi.
Neden sentetik veriler (sentetik ve gerçek veriler) kullanılmalı?
Gerçek Verilerin Tedarik Edilmesi Tehlikeli Olabilir
En önemlisi, gerçek verilerin elde edilmesi bazen tehlikeli olabilir. Örneğin, otonom araçlar alırsanız, yapay zekanın modeli test etmek için yalnızca gerçek dünya verilerine dayanması beklenemez. Otonom aracı çalıştıran yapay zekanın, modeli çarpışmalardan kaçınma konusunda test etmesi gerekiyor, ancak kazaları elinize almak riskli, pahalı ve güvenilmez olabilir ve simülasyonları test için tek seçenek haline getirir.
Gerçek Veriler Nadir Olaylara Dayalı Olabilir
Olayın nadir olması nedeniyle gerçek verilerin elde edilmesi zorsa, sentetik veriler tek çözümdür. Modelleri eğitmek için nadir olaylara dayalı veri üretmek için sentetik veriler kullanılabilir.
Sentetik Veriler Özelleştirilebilir
Sentetik veriler kullanıcı tarafından özelleştirilebilir ve kontrol edilebilir. Sentetik verilerin uç durumları kaçırmadığından emin olmak için gerçek verilerle desteklenebilir. Ayrıca olay sıklığı, dağılımı ve çeşitliliği kullanıcı tarafından kontrol edilebilir.
Sentetik veriler otomatik açıklama ile birlikte gelir
Sentetik verilerin gerçek verilere tercih edilmesinin nedenlerinden biri de mükemmel bir açıklama ile gelmesidir. Sentetik veriler, verilere elle açıklama eklemek yerine, her nesne için otomatik açıklamalarla birlikte gelir. Sentetik verileri daha uygun maliyetli bir seçim haline getiren veri etiketleme için fazladan ödeme yapmanız gerekmez.
Sentetik veriler, görünmeyen veri açıklamalarına izin verir
Görsel verilerde, insanların doğası gereği yorumlayamadığı ve dolayısıyla açıklama ekleyemediği bazı unsurlar vardır. Endüstrinin sentetik verilere yönelmesinin ana nedenlerinden biridir. Örneğin, kızılötesi görüntü veya radar görüşüne dayalı olarak geliştirilen uygulamalar, insan gözünün görüntüyü algılayamaması nedeniyle yalnızca sentetik veri açıklamaları üzerinde çalışabilir.
Sentetik verileri nereye uygulayabilirsiniz?
Piyasaya sürülen yeni araçlar ve ürünlerle birlikte sentetik veriler, teknolojinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri.
Şu anda, sentetik verilerden kapsamlı bir şekilde yararlanılıyor - bilgisayarla görme ve tablo verileri.
Bilgisayarla görme ile yapay zeka modelleri, görüntülerdeki kalıpları algılar. Bilgisayarlı görü uygulamaları ile donatılmış kameralar drone, otomotiv, tıp gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Tablo verileri, araştırmacılardan çok fazla ilgi görüyor. Sentetik veriler, gizlilik ihlali endişeleri nedeniyle şimdiye kadar kısıtlanmış olan sağlık uygulamaları geliştirmenin kapılarını açıyor.
Sentetik Veri Zorlukları
Sentetik verileri kullanmanın üç ana zorluğu vardır. Bunlar:
Gerçeği Yansıtmalı
Sentetik veriler, gerçeği mümkün olduğunca doğru bir şekilde yansıtmalıdır. Ancak bazen imkansız sentetik veri üret kişisel veri unsurlarını içermeyen. Diğer taraftan, sentetik veriler gerçeği yansıtmıyorsa, model eğitimi ve testi için gerekli kalıpları sergileyemez. Modellerinizi gerçekçi olmayan verilerle eğitmek, güvenilir içgörüler üretmez.
Önyargısız olmalı
Gerçek verilere benzer şekilde, sentetik veriler de tarihsel önyargıya duyarlı olabilir. Sentetik veriler, gerçek verilerden çok doğru bir şekilde üretilirse önyargıları yeniden üretebilir. Veri bilimcileri yeni oluşturulan sentetik verilerin gerçekliği daha fazla temsil etmesini sağlamak için ML modelleri geliştirirken önyargıyı hesaba katması gerekir.
Gizlilik endişelerinden arınmış olmalı
Gerçek dünyadaki verilerden üretilen sentetik veriler birbirine çok benziyorsa, aynı gizlilik sorunlarını da yaratabilir. Gerçek dünya verileri kişisel tanımlayıcılar içerdiğinde, bu veriler tarafından oluşturulan sentetik veriler de gizlilik düzenlemelerine tabi olabilir.
Son düşünceler: sentetik veriler yeni olasılıkların kilidini açar
Sentetik verileri ve gerçek dünya verilerini karşı karşıya getirdiğinizde, sentetik veriler üç açıdan çok geride değildir: daha hızlı veri toplama, esneklik ve ölçeklenebilirlik. Parametreleri değiştirerek, toplanması tehlikeli olabilecek veya gerçekte mevcut olmayabilecek yeni bir veri kümesi oluşturmak mümkündür.
Sentetik veriler, tahminde bulunmaya, pazar eğilimlerini tahmin etmeye ve gelecek için sağlam planlar tasarlamaya yardımcı olur. Dahası, sentetik veriler, modellerin doğruluğunu, öncüllerini ve çeşitli sonuçlarını test etmek için kullanılabilir.
Son olarak, sentetik veriler, gerçek verilerin başarabileceğinden çok daha yenilikçi şeyler yapabilir. Sentetik verilerle modelleri, geleceğimize dair bir fikir verecek senaryolarla beslemek mümkün.
