Gerçek dünya verilerinin özelliklerini kopyalama performanslarını değerlendirmek amacıyla, 4 farklı sağlayıcıdan temin edilen 7 adet halka açık sentetik veri üreticisini, 4 sayısal ve 7 kategorik özellik içeren 70.000 örnekten oluşan bir test veri kümesi kullanarak karşılaştırmalı olarak test ettik.
Aşağıda, sentetik veri üreticilerini istatistiksel olarak karşılaştırdığımız kıyaslama sonuçlarını görebilirsiniz.
Yukarıdaki grafik, çeşitli sentetik veri sentezleyicilerinin performansını birkaç temel ölçüt kullanarak değerlendirmektedir. Tüm ölçütler için daha düşük bir değer, daha iyi performansı gösterir; yani sentetik veri, gerçek veriye daha benzerdir.
Grafikte her bir ölçüm için iki ayrı çubuk görüntülenir:
- Ortalama: Bu ölçüt için tüm sütunlardaki ortalama hata veya mesafe puanını temsil eder. Genel performansa dair iyi bir genel bakış sağlar.
- Maksimum: Bu ölçüm için herhangi bir sütunda bulunan en kötü durum hatasını veya mesafesini temsil eder. Bu değer, sentetik veri kümesindeki en zayıf noktaları veya en büyük yanlışlıkları belirlemek için çok önemlidir.
Metodoloji bölümünde ölçüm yöntemleri hakkında daha detaylı bilgi bulabilirsiniz. Bu yöntemlerin en uygun olduğu alanlar şunlardır:
Sentetik veriler işletmeler için neden önemlidir?
Sentetik veriler işletmeler için üç nedenden dolayı önemlidir:
- mahremiyet,
- ürün testi,
- ve makine öğrenimi algoritmalarının eğitilmesi.
Sektör liderleri ayrıca, sentetik verilerin önemli değer katabileceği yapay zeka/makine öğrenimi model geliştirme süreçlerinde veri merkezli yaklaşımların önemini tartışmaya başladılar.
Sentetik veri üretimi, özellikle gizliliğin korunmasında veri kalitesinin sağlanmasında kilit öneme sahiptir. Sentetik veri, hassas bilgileri açığa çıkarmadan gerçek verilerin istatistiksel özelliklerini taklit edecek şekilde tasarlanmıştır. Bununla birlikte, sentetik veri tersine mühendislikle yeniden oluşturularak orijinal veri kümesi oluşturulabilirse, gizliliği koruma temel amacını baltalar.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), sentetik verinin en büyük üreticileri arasındadır. En gelişmiş (SOTA) LLM'ler için çok sayıda kıyaslama, diğer LLM'leri değerlendirmek için test durumları oluşturmak üzere bu modellere dayanmaktadır. Dahası, LLM'lerin kendileri de genellikle sentetik veriler üzerinde eğitilir ve performanslarını iyileştirmek için yapay veri kümelerinin çeşitliliğinden ve ölçeğinden yararlanırlar.
Çoğu yapay zeka konusu gibi, derin öğrenme de sentetik veri üretimi için ayrılmaz bir parçadır. Derin öğrenme algoritmaları tarafından oluşturulan sentetik veriler, diğer derin öğrenme algoritmalarını geliştirmek için de kullanılmaktadır.
Sentetik veri ne zaman kullanılır?
İşletmeler, gizliliği artıran bir teknoloji seçerken veri gizliliği ve veri kullanışlılığı arasında bir denge kurmak zorundadır. Bu nedenle, yatırım yapmadan önce kullanım durumlarının önceliklerini belirlemeleri gerekir. Sentetik veri, herhangi bir kişisel bilgi içermez; orijinal veriye benzer bir dağılıma sahip örnek veridir.
Sentetik veriler bazı durumlarda gerçek verilerden daha az kullanışlı olsa da, gerçek veriler kadar değerli de olabilir. Örneğin, Deloitte Consulting'deki bir ekip, bir makine öğrenimi modeli için eğitim verilerinin %80'ini veri sentezleyerek oluşturdu. Elde edilen modelin doğruluğu, gerçek verilerle eğitilmiş bir modelin doğruluğuna benzerdi.
Sentetik veri üretimi, özellikle şirketlerin makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için verilere ihtiyaç duyduğu ve eğitim verilerinin oldukça dengesiz olduğu durumlarda (örneğin, örneklerin %99'undan fazlası tek bir sınıfa ait olduğunda) doğru makine öğrenimi modelleri oluşturmaya yardımcı olabilir.
Sentetik veri kullanım örnekleri listesine bakın.
İşletmeler sentetik veriyi nasıl üretir?
Şekil 1. Fayda değerlendirmesi ve gizlilik güvencesini de içeren sentetik veri oluşturma sürecini gösteren iş akışı.
Kaynak: Hasbrown 1
İşletmeler karar ağaçları gibi farklı yöntemleri tercih edebilirler. 2 derin öğrenme tekniği ve yinelemeli orantılı uyum 3 Veri sentezi sürecini yürütmek için, sentezlenen veri gereksinimlerine ve veri üretiminin özel amacı için istenen veri kullanım düzeyine göre yöntemi seçmelidirler.
Veri sentezinden sonra, sentetik verilerin gerçek verilerle karşılaştırılarak kullanışlılığı değerlendirilmelidir. Kullanışlılık değerlendirme süreci iki aşamadan oluşur:
- Genel amaçlı karşılaştırmalar : İki veri kümesinden ölçülen dağılımlar ve korelasyon katsayıları gibi parametrelerin karşılaştırılması.
- İş yüküne duyarlı fayda değerlendirmesi : Sentetik veriler üzerinde analiz yaparak belirli kullanım durumu için çıktıların doğruluğunu karşılaştırma.
Sentetik veri üretme teknikleri nelerdir?
Dağıtıma göre üretim
Gerçek verilerin bulunmadığı ancak veri analistinin veri kümesinin dağılımının nasıl olacağına dair kapsamlı bir anlayışa sahip olduğu durumlarda, analist Normal, Üstel, Ki-kare, t, lognormal ve Tekdüze gibi herhangi bir dağılımdan rastgele bir örnek oluşturabilir. Bu teknikte, sentetik verilerin faydası, analistin belirli bir veri ortamı hakkındaki bilgi düzeyine bağlı olarak değişir.
Gerçek verilerin bilinen bir dağılıma uyarlanması
Gerçek veriler varsa, işletmeler verilen gerçek veriler için en uygun dağılımları belirleyerek sentetik veri üretebilirler. İşletmeler gerçek verileri bilinen bir dağılıma uydurmak ve dağılım parametrelerini bilmek istiyorlarsa, sentetik veri üretmek için Monte Carlo yöntemini kullanabilirler. Bu yöntem, prensipte deterministik olabilen ancak doğrudan analitik çözümler için çok karmaşık olan problemleri çözmek için rastgele örnekleme ve istatistiksel modelleme kullanan bir hesaplama tekniğidir. Adımlar şunlardır:
- Problemi Tanımlayın : Çözülmesi gereken problemi belirtin; bu problem genellikle bilinen veya varsayılan dağılımlara sahip parametreleri içerir.
- Rastgele Girişler Oluşturma : Genellikle olasılık dağılımına dayalı olarak, rastgele sayı üretimi kullanarak girişler oluşturun.
- Modeli Çalıştır : Sistem veya sürecin sonucunu değerlendirmek için bu girdileri kullanarak simülasyonlar gerçekleştirin.
- Toplu Sonuçlar : Tüm simülasyonların sonuçlarını toplayın ve ortalama, varyans veya olasılık gibi istatistiksel ölçümler hesaplayın.
Monte Carlo yöntemi, sentetik veriler için en uygun çözümü bulmaya yardımcı olur, ancak her zaman iş ihtiyaçlarını karşılamayabilir. Karar ağaçları gibi makine öğrenimi modelleri, bu gibi durumlarda karmaşık, klasik olmayan dağılımları modelleyebilir. Bu, sentetik veri üretiminin orijinal verilerle yüksek oranda ilişkili olmasını sağlar. Bununla birlikte, makine öğrenimi modelleri aşırı uyum riski taşır; bu da genelleme yeteneklerini ve gelecekteki gözlemleri güvenilir bir şekilde tahmin etme becerilerini azaltabilir.
İşletmeler, gerçek verilerin yalnızca bir kısmının mevcut olduğu durumlarda hibrit sentetik veri üretimi kullanabilirler. Bu durumda, analistler veri kümesinin bir kısmını teorik dağılımlardan, diğer kısımlarını ise gerçek verilere dayanarak oluştururlar.
Derin öğrenmeyi kullanarak
Varyasyonel Otoenkoder (VAE) ve Üretken Çekişmeli Ağ (GAN) gibi derin üretken modeller sentetik veri üretebilir.
Varyasyonel Otoenkoder
VAE, kodlayıcının orijinal veri setini daha kompakt bir yapıya sıkıştırıp verileri kod çözücüye ilettiği, denetimsiz bir yöntemdir. Ardından, kod çözücü orijinal veri setini temsil eden bir çıktı üretir. Sistem, giriş ve çıkış verileri arasındaki korelasyonu optimize ederek eğitilir.
Şekil 2. Gizli Alan Öğrenimi ve İçerik Üretimi için Kodlayıcı-Çözücü Yapısı.
Kaynak: Üretken Yapay Zeka Temel Teknolojilerinin Ayrıntılı Açıklaması: GAN'lardan Transformer'lara 4
Üretken düşman ağları
GAN modelinde, bir üretici ve bir ayrıştırıcı olmak üzere iki ağ, modeli yinelemeli olarak eğitir. Üretici, rastgele örnek veriler alır ve sentetik bir veri kümesi oluşturur. Ayrıştırıcı, önceden belirlenmiş koşullara dayanarak sentetik olarak oluşturulan verileri gerçek bir veri kümesiyle karşılaştırır.
Şekil 3. GAN Eğitim Süreci: Üretici, Ayırıcı ve İnce Ayar.
Kaynak: Üretken Çekişmeli Ağ 5
Python'da sentetik veri nasıl oluşturulur?
Python'da basit görevler için sentetik veri üretmenin çeşitli yolları vardır ve biraz çaba ile bu yöntemler karmaşık görevler için de uyarlanabilir.
1. NumPy kullanarak temel rastgele veri üretimi
2. NumPy kullanarak belirli dağılımlara sahip veriler üretme
3. Faker kütüphanesini kullanarak gerçekçi veri üretme
4. scikit-learn kullanarak sınıflandırma ve regresyon için veri üretme
Sentetik veri üretimi için en iyi uygulamalar nelerdir?
Şekil 4. Sentetik Veri Üretimi için En İyi Uygulamalar.
1- Sentetik verilerin uygulama için gerçek verileri yansıtmasını sağlayın.
Sentetik verilerin faydası, oluşturulurken kullanılan tekniğe bağlı olarak değişir. Kullanım senaryolarını analiz etmeli ve oluşturulan sentetik verilerin belirli kullanım senaryosuna uygun olup olmadığına karar vermelisiniz.
Gerçek hayattan bir örnek:
JP Morgan, müşteri gizliliğini korurken doğru finansal modeller oluşturmak için finans alanında sentetik verileri kullanmıştır. Yaklaşımları, sentetik verilerin finansal veri kümelerinin gerçek özelliklerini yansıttığından emin olmak için test edilmesini içerir. Bu, özellikle sentetik verilerin sahtekarlık tespit algoritmalarını eğitmek için kullanıldığı durumlarda önemlidir; çünkü sentetik verilerin sahtekarlık kalıplarını belirlemek için gerçek işlemler gibi davranması gerekir. 6
2-Temiz verilerle çalışın
Temiz veri, sentetik veri üretiminin temel bir gereksinimidir. Sentezden önce veriyi temizlemez ve hazırlamazsanız, "çöp girerse çöp çıkar" durumuyla karşılaşabilirsiniz. Veri hazırlama sürecinde aşağıdaki prensipleri uyguladığınızdan emin olun:
- Veri temizleme : Bir veri kümesinden hatalı, yanlış biçimlendirilmiş, gereksiz veya eksik verilerin çıkarılması.
- Veri uyumlaştırma: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri sentezleyerek müşterilere farklı araştırmalardan elde edilen bilgilerin karşılaştırılabilir bir şekilde anlaşılmasını sağlamak.
Gerçek hayattan bir örnek:
Washington Üniversitesi'ndeki Bilişim, Veri Bilimi ve Biyoistatistik Enstitüsü (I2DB), 2018 yılında MDClone platformunu benimsedi. Çığır açan bir çalışma ile, sentetik verilerin gerçek verilerle aynı analitik sonuçları verebileceğini ve aynı zamanda gizliliği koruyabileceğini doğruladılar. Bu girişim, üniversitenin akademik topluluğa güvenli ve yenilikçi kaynaklar sağlayarak veri odaklı araştırmaları geliştirmeye yönelik daha geniş stratejisinin bir parçasıdır. 7
Sentetik veri oluşturulmadan önce, hasta kayıtları temizlenir; bu işlem hataların ve mükerrer kayıtların kaldırılmasını ve veri tutarlılığının sağlanmasını içerir. MDClone, farklı departmanlardan gelen Elektronik Sağlık Kayıtlarını (EHR) temizleyip uyumlu hale getirerek, bu kayıtların sentetik versiyonlarının tıbbi araştırmalar için gerçek verilerin kullanışlılığını korurken hasta gizliliğini de korumasını sağlar.
3- Gerekirse tedarikçilere güvenin.
Organizasyonunuzun sentetik veri yeteneklerini belirleyin ve yetenek eksikliklerine göre dış kaynak kullanın. İki önemli adım veri hazırlığı ve veri sentezidir. Tedarikçiler her iki adımı da otomatikleştirebilir.
4- Sentetik verilerin gizlilik düzenlemelerine uygun olduğundan emin olun.
Sentetik veri oluşturulurken, sentetik veri setini oluşturmak için kullanılan verilerin sahiplerinin gizliliğinin sağlanması kritik önem taşır. GDPR (Genel Veri Koruma Yönetmeliği), AB Yapay Zeka Yasası ve HIPAA gibi veri gizliliği düzenlemelerine uyum zorunludur. Sentetik veriler, gerçek bireylerden tamamen bağımsız olmalı ve orijinal kayıtlara geri izlenememelidir.
Gerçek dünya veri kümeleri, özellikle sağlık, finans ve telekomünikasyon sektörlerinde hassas bilgiler içerebilir. Sağlam gizlilik önlemleri alınmadan sentetik veri üretilirse, yasal sonuçlara ve müşteri güveni sorunlarına yol açabilir. Sentetik veri artık gri bir alan değildir ve AB Yapay Zeka Yasası (Ağustos 2026'da yürürlüğe girecek) uyarınca etiketlenmeli ve belgelenmelidir. 8
Vaka incelemesi:
Synthesized gibi bazı sentetik veri oluşturma araçları, gerçek zamanlı uyumluluğa yardımcı olur. Şirketlerin karmaşık uyumluluk kurallarını doğrudan veri oluşturma sürecine yazmalarına olanak tanıyan "Veriyi Kod Olarak Kullanma" yaklaşımını kullanırlar. Bu, test verilerinin otomatik olarak güncel ve tüm yasal gerekliliklere uygun olmasını sağlar. 9
5-Önyargı Azaltma
Sentetik veri üretimi, gerçek dünya veri kümelerinde mevcut olan önyargıları ortaya çıkarmaktan veya sürdürmekten kaçınmayı hedeflemelidir. Bu, ırk, cinsiyet veya sosyoekonomik durum gibi özelliklerdeki potansiyel önyargıların izlenmesini içerir; aksi takdirde, kontrol edilmezse ayrımcı sonuçlara yol açabilir. Önyargı azaltma, adil ve eşitlikçi modellerin sağlanması için çok önemlidir.
Önyargılı veriler, önyargılı modellere yol açar ve bu da sosyal eşitsizlikleri sürdürebilir. Örneğin, önyargılı verilerle eğitilmiş bir yapay zeka işe alım aracı, belirli demografik gruplardan adayları orantısız bir şekilde reddedebilir. Sentetik verilerin dengeli ve önyargısız olmasını sağlamak, daha adil yapay zeka modelleri geliştirmeye yardımcı olur.
Sentetik veri üretimi kıyaslama metodolojisi
Bir test veri seti kullanarak, herkese açık 7 sentetik veri üreticisinin performansını değerlendirmek için bir kıyaslama çalışması gerçekleştirdik. Veri seti 70.000 örnekten oluşmakta olup 4 sayısal ve 7 kategorik özellik içermektedir.
Veri hazırlığı
Veri seti öncelikle homojenleştirildi; bu, özelliklerin dağılımlarının veri seti genelinde tutarlı hale getirilmesi ve böylece normalleştirme veya eksik değerlerin ele alınması gibi ek ön işlemelerin ortadan kaldırılması anlamına geliyordu. Verileri eğitim ve değerlendirme için hazırlamak amacıyla aşağıdaki adımları gerçekleştirdik:
- Karıştırma : Veri noktalarının eşit şekilde dağılmasını sağlamak ve sıralama yanlılığını önlemek için veri seti rastgele karıştırıldı.
- Bölme : Karıştırılmış veri seti kabaca iki eşit parçaya bölündü:
- Eğitim Verileri: Sentetik veri üreticilerini eğitmek için 35.000 örnek kullanılmıştır.
- Test Verileri: Oluşturulan sentetik verilerin kalitesini, daha önce görülmemiş gerçek verilerle karşılaştırmak için ayrılmış 35.000 örnek.
Veri seti homojenleştirildiği için, eğitim ve test setlerindeki özelliklerin dağılımları benzerdi ve bu da adil bir karşılaştırma sağladı.
Sentetik veri üreteçlerinin eğitimi
Bu kıyaslama için 7 sentetik veri üreteci seçtik: YData, Mostly AI, Gretel ve Synthetic Data Vault'tan 4 üreteç. Her bir üretecin eğitim süreci şu şekildeydi:
- SDV ve YData : Tutarlılık ve tekrarlanabilirliği sağlamak için SDV ve YData tarafından sağlanan SDK'ları ve modelleri varsayılan ayarlarıyla yapılandırarak kullandık.
- Çoğunlukla AI ve Gretel : Bu jeneratörler, sağlayıcılar tarafından önerilen ayarlar kullanılarak, kendi platformları üzerinden eğitilmiştir.
Her bir jeneratör, gerçek verilerin özelliklerini taklit eden sentetik veri kümeleri oluşturmak için yalnızca eğitim verileri (35.000 örnek) üzerinde eğitildi.
Değerlendirme
Eğitimden sonra, her bir sentetik veri üreteci sentetik bir veri kümesi oluşturdu. Bu sentetik veri kümelerinin kalitesini, hem eğitim verileriyle (üreticilerin eğitim dağılımını ne kadar iyi yakaladığını değerlendirmek için) hem de test verileriyle (görülmemiş verilere genelleme yeteneğini değerlendirmek için) karşılaştırarak değerlendirdik.
Sentetik veri kalitesini üç ölçüt kullanarak değerlendirdik:
Korelasyon Mesafesi (Δ)
Gerçek ve sentetik veri kümelerindeki sayısal özelliklerin korelasyon matrisleri arasındaki mutlak farkı ölçerek, ilişkilerin (örneğin, ev büyüklüğü ve enerji tüketimi arasındaki ilişki) ne kadar iyi korunduğunu değerlendirir.
- Değerlendirme aralığı: 0 (mükemmel) ile 1 (en kötü).
- Amaç: Regresyon gibi görevler için hayati önem taşıyan yapısal ilişkilerin korunmasını sağlar.
Kolmogorov-Smirnov Mesafesi (K)
Sayısal özelliklerin kümülatif dağılım fonksiyonları (CDF'ler) arasındaki maksimum farkı ölçerek, marjinal dağılımlarının (örneğin, müşteri yaşlarının dağılımı) ne kadar iyi yakalandığını değerlendirir.
- Değer aralığı: 0 (aynı) ile 1 (tamamen farklı).
- Amaç: Simülasyonlar veya istatistiksel analizler için hayati önem taşıyan gerçekçi sayısal dağılımları sağlamak.
Toplam Varyasyon Mesafesi (TVD)
Kategorik özelliklerin olasılık dağılımları arasındaki farkı ölçer ve mutlak farkların toplamının yarısı olarak hesaplanır (örneğin, müşteri bölgelerinin dağılımı).
- Değer aralığı: 0 (aynı) ile 1 (tamamen farklı).
- Amaç: Sınıflandırma gibi görevler için önemli olan kategorik dağılımların ne kadar iyi yakalandığını değerlendirmek.
Model tabanlı değerlendirme
İstatistiksel ölçümler, sentetik veri kalitesine dair yararlı bir ilk bakış sunar. Ancak, tek başlarına yeterli değillerdir. En anlamlı değerlendirme, model tabanlıdır ve sentetik verinin gerçek eğitim senaryolarında ne kadar iyi performans gösterdiğine odaklanır. Başka bir deyişle, temel soru, sentetik verinin model performansını iyileştirip iyileştirmediğidir.
Değerlendirme Kurulumu
Her bir sentezleyicinin varsayılan ayarlarıyla oluşturulan sentetik verileri değerlendirdik. Analizimiz iki yönü ele aldı:
- Aşırı uyum (overfitting) , sentetik verilerin orijinal eğitim verilerine çok yakın olup olmadığını kontrol etmek için kullanılır.
- Pratik fayda , eğitim sırasında model performansı üzerinden ölçülür.
Veri Artırma Sonuçları
Eğitim veri setine sentetik veri eklemenin doğruluğu artırıp artırmayacağını test ettik. Sentetik veri, orijinal eğitim veri seti boyutunun %10'undan %100'üne kadar kademeli olarak eklendi.
Tüm durumlarda model doğruluğu azaldı. En küçük ekleme (%10) bile performans düşüşüne yol açtı. Daha fazla sentetik veri eklendikçe, düşüş daha belirgin hale geldi. Bu durum, sentetik verilerin eğitim sürecine ek gürültü kattığını göstermektedir.
Veri Kalitesinin Etkisi
Performans düşüşünün büyüklüğü, sentetik veri kalitesine bağlıydı. Daha düşük kıyaslama hata oranlarına sahip sentezleyiciler daha az gürültü üretti ve doğrulukta daha küçük düşüşlere neden oldu. Bu, daha yüksek kaliteli sentetik verilerin, testlerimizde gözlemlenen olumsuz etkileri tamamen ortadan kaldıramasa da azaltabileceğini göstermektedir.
Sınırlamalar ve Pratik Hususlar
Artırılmış veri kümeleri üzerinde eğitilen modellerin performans sonuçlarını raporlamadık. Bu modeller, hiperparametre ayarlaması yapılmadan varsayılan yapılandırmalar kullanılarak eğitildi. Gerçek dünya uygulamaları dikkatli model optimizasyonu gerektirdiğinden, bu tür sonuçların dahil edilmesi adil veya gerçekçi bir karşılaştırma sağlamazdı.
Önemli Noktalar
Model tabanlı değerlendirmelerde, özellikle gerçek ve sentetik verilerin birleştirilmesinde, sentetik verinin hacmi önemlidir. Çok fazla sentetik veri eklemek, gerçek verilerden gelen sinyali bastırabilir ve öğrenme etkinliğini azaltabilir. Dikkatli ayarlama ve özelleştirme yapılmadan, bu durum sentetik verinin gerçek değeri hakkında yanıltıcı sonuçlara yol açabilir.
Performans farklılıklarının ardındaki olası nedenler
- İstatistiksel yaklaşım: YData, istatistiksel doğruluğu en üst düzeye çıkarmaya odaklanır; bu da genel olarak en yüksek doğruluğa sahip olmasını açıklar. SDV modelleri , tekniğe (kopula vs. GAN) göre değişir ve bu da daha geniş performans farklılıklarına ve daha yüksek en kötü durum hatalarına yol açar.
- Kullanım kolaylığı ve kontrol: MOSTLY AI, daha hızlı kurulum için bazı ayrıntılı istatistiksel kontrollerden ödün vererek kullanılabilirliğe ve otomasyona öncelik veriyor. Gretel ise özelleştirmeye önem veriyor; bu da ayarlandığında sonuçları iyileştirebiliyor ancak varsayılan ayarlarla düşük performans gösteriyor.
- Mimari: Kopula tabanlı modeller, tablo halindeki veriler için dağılımları ve korelasyonları daha iyi korurken, GAN tabanlı modeller (CTGAN, CopulaGAN) daha fazla varyans getirerek bazı özelliklerdeki hatayı artırır.
- Varsayılan yapılandırmalar: Tüm araçlar varsayılan ayarlarla test edilmiştir. Özelleştirme için tasarlanmış jeneratörler, ince ayardan daha fazla fayda sağlar; bu da kısmen, varsayılan ayarlarla daha zayıf performans göstermelerinin nedenini açıklar.
SSS'ler
Sentetik veri, orijinal verinin istatistiksel özelliklerini yansıtan ancak gerçek dünyadaki olaylar veya kişiler hakkında herhangi bir bilgi vermeyen, farklı algoritmalar kullanılarak oluşturulan yapay veridir.
Örneğin, bilgisayar simülasyonları tarafından üretilen veriler sentetik veri olarak nitelendirilebilir. Bu, müzik sentezleyicileri, tıbbi görüntüleme, ekonomik modeller ve uçuş simülatörleri gibi uygulamaları içerir; bu uygulamalarda çıktılar gerçek dünya olaylarını taklit eder ancak tamamen algoritmalar aracılığıyla oluşturulur.
Sentetik veriler sağlık, finans, otonom araçlar, oyunlar, siber güvenlik ve veri gizliliğinin çok önemli olduğu veya gerçek verilerin az veya yanlı olduğu her alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Sınırlamalar arasında, sentetik verilerin gerçek dünyadaki karmaşıklıkları doğru bir şekilde yansıtmaması durumunda ortaya çıkabilecek potansiyel yanlışlıklar, önyargı oluşturma riski ve yüksek kaliteli sentetik veri üretmek için gelişmiş algoritmalara ve uzmanlığa duyulan ihtiyaç yer almaktadır.
Sentetik veriler, analiz veya yapay zeka eğitimi için kullanılan verilerin kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler içermemesini sağlayarak GDPR gibi veri gizliliği düzenlemelerine uyulmasına yardımcı olabilir. Bununla birlikte, uyumluluk aynı zamanda sentetik verilerin oluşturulmasında kullanılan metodolojiye de bağlıdır.
Sentetik veriler birçok senaryoda, özellikle gizlilik veya veri kıtlığı endişesi söz konusu olduğunda, gerçek verileri tamamlayabilirken, her zaman tam bir ikame anlamına gelmez. Sentetik veri mi yoksa gerçek veri mi kullanılacağına ilişkin karar, belirli kullanım durumuna, sentetik verinin kalitesine ve doğruluğun kritik önemine bağlıdır.
Harici Bağlantılar
Referans Linkleri
Yorumlar 2
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.
It is SimPy not SymPy - the two are very different..
Hi Jaiber, thank you for your comment, we also notice a lot of typos on the web. However, we had mentioned above that SymPy can help generate synthetic data with symbolic expressions, I clarified the wording a bit more. That seems correct to me. I believe you mean that SimPy discrete event simulation can be used to create synthetic data, too, right? If you have an example, happy to add, too.
How I can generate synthetic data given that I want the data on the tail to follow a specific distribution and data on the head of follows a different distribution?
You could combine distributions to create a single distribution which you can use for data generation.