Sentetik veri, makine öğrenimi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka (GenAI) dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde yaygın bir popülerlik ve uygulama alanı kazanmaktadır. Sentetik veri, veri gizliliği endişeleri ve sınırlı veri seti boyutları gibi zorluklara çözümler sunmaktadır. 2030 yılına kadar yapay zeka modellerinde gerçek verilere göre sentetik verinin tercih edileceği tahmin edilmektedir. 1
Sentetik verilerin farklı sektörlerde ve departmanlarda/iş birimlerinde sahip olduğu yetenekleri ve en yaygın kullanım alanlarını listeledik.
Sektörden bağımsız kullanım örnekleri
Üçüncü taraflarla veri paylaşımı
Fintech şirketleri, medikal teknoloji şirketleri veya tedarik zinciri sağlayıcıları gibi üçüncü taraf kuruluşlarla yapılan ortaklıklar genellikle hassas bilgilere erişimi gerektirir.
Sentetik veri, işletmelerin düzenlemeye tabi veya gizli verileri ifşa etmeden tedarikçi performansını değerlendirmelerini ve iş birliği yapmalarını sağlar. Bu, veri koruma yasalarına uyumluluğu korurken test etme, model eğitimi ve ortak geliştirme olanağı sunar.
Dahili veri paylaşımı
Büyük kuruluşlarda, gizlilik düzenlemeleri ve erişim kısıtlamaları, dahili veri paylaşımını haftalarca geciktirebilir. Sentetik veri kümeleri, sızıntı veya gizlilik ihlali riski olmadan pazarlama, ürün geliştirme ve operasyonlar gibi departmanlar arasında serbestçe paylaşılabilir. Bu, inovasyonu hızlandırır ve daha sık denemeler yapılmasını kolaylaştırır.
Buluta geçiş
Bulut hizmetleri birçok sektör için çeşitli yenilikçi ürünler sunmaktadır. Bununla birlikte, özel verilerin bulut altyapılarına taşınması güvenlik ve uyumluluk risklerini de beraberinde getirmektedir.
Bazı durumlarda, hassas verilerin sentetik versiyonlarını buluta taşımak, kuruluşların bulut hizmetlerinin avantajlarından yararlanmasını sağlayabilir. Ancak bu, tüm kullanım durumları için mümkün değildir.
Örneğin, bulut tabanlı makine öğrenimi süreçlerinde gerçek veriler yerine sentetik veriler kullanılabilir. Ancak, satış ekibinin CRM sisteminde sentetik verilere sahip olması faydalı olmaz; onlar değiştirilmiş bilgiler yerine doğru müşteri bilgilerini görmelidirler.
Veri saklama uyumluluğu
Veri koruma yasaları, kişisel bilgilerin ne kadar süreyle saklanabileceğini sınırlandırmaktadır. Sentetik veriler, şirketlerin orijinal tanımlanabilir kayıtları saklamadan, trend analizi, mevsimsel çalışmalar veya anormallik tespiti için geçmiş veri kümelerinin istatistiksel kalıplarını korumalarına olanak tanır.
Sunulan araçlara genel bir bakış için veri yönetimi araçları makalemize başvurabilirsiniz.
Finans
Sahtekarlık tespiti
Dolandırıcılık vakaları nadir görüldüğünden, modellenmeleri zordur. Sentetik veri kümeleri, çok çeşitli dolandırıcılık modellerini simüle ederek, dolandırıcılık tespit algoritmalarının daha etkili bir şekilde eğitilmesini ve test edilmesini sağlar.
Sigorta dolandırıcılığı tespit teknolojileri hakkında daha fazla bilgi için, Sigorta Dolandırıcılığı Tespitini Geliştiren Teknolojiler başlıklı makaleyi okuyun.
Müşteri zekası
Sentetik işlem kayıtları, gerçek müşteri davranışının istatistiksel özelliklerini koruyarak, finans kurumlarının GDPR ve PCI DSS gibi düzenlemelere uyumlu kalırken segmentasyon modelleri oluşturmasına, müşteri yaşam boyu değerini değerlendirmesine veya müşteri kaybını tahmin etmesine olanak tanır.
Sentetik verilerin finans alanındaki kullanım örnekleri hakkında daha fazla bilgi için makalemize göz atabilirsiniz.
Üretme
Kalite güvencesi
Gerçek dünyadaki hata verileri genellikle sınırlıdır. Sentetik anomali veri kümeleri, mühendislerin denetim sistemlerini çok çeşitli hata türlerine karşı test etmelerine, geri çağırma oranlarını iyileştirmelerine ve yanlış negatifleri azaltmalarına olanak tanır. Bu durum görsel denetim, sensör okumaları ve IoT veri akışları için geçerlidir.
Öngörücü bakım
Sentetik sensör verileri, ekipman bozulma modellerini veya arıza sinyallerini simüle edebilir. Bu, yeterli gerçek arıza geçmişi oluşmadan önce tahmine dayalı bakım modellerinin eğitilmesine yardımcı olur ve izleme sistemlerinin daha erken devreye alınmasını sağlar.
Tedarik zinciri optimizasyonu
Sentetik talep ve lojistik veri kümeleri, gerçek operasyonel verileri açığa çıkarmadan, farklı piyasa senaryoları, mevsimsel değişimler veya aksama olayları altında tedarik zinciri planlama modellerini test etmek için kullanılabilir.
Sağlık hizmeti
Sağlık hizmetleri analitiği
Sentetik veri, sağlık verisi uzmanlarının hasta gizliliğini korurken kayıt verilerinin dahili ve harici kullanımına olanak tanır. Bu, "dahili veri paylaşımı" kullanım durumuna benzer ancak çoğu müşteri verisinin gizli olduğu sağlık sektöründe daha geniş bir uygulama alanına sahiptir. Bu aynı zamanda sağlık analitiği olarak da bilinir.
Klinik denemeler
Yeni bir klinik çalışma başlatılırken, araştırmacılar genellikle simülasyon ve temel analiz için yeterli geçmiş veriye sahip değildir. Sentetik veri kümeleri, gerçek dünya verilerinin toplanmasına başlamadan önce sonuçları tahmin etmeye, hasta alımını planlamaya ve potansiyel olumsuz olay modellerini belirlemeye yardımcı olabilir.
Otomotiv ve robotik
Otonom Nesneler (OT) , robotlar, dronlar ve sürücüsüz otomobiller gibi teknolojileri ifade eder ve sentetik veri kullanımına öncülük etmiştir. Bunun nedeni, robotik sistemlerin gerçek hayatta test edilmesinin pahalı ve yavaş olmasıdır. Sentetik veri, şirketlerin robotik çözümlerini binlerce simülasyonda test etmelerini, robotlarını geliştirmelerini ve pahalı gerçek hayat testlerini tamamlamalarını sağlar.
Otonom sistem testleri
Sentetik ortamlar, sürücüsüz otomobiller, teslimat dronları ve üretim robotları için binlerce sürüş veya operasyonel senaryoyu simüle eder. Bu, maliyetleri düşürür ve saha uygulamasına geçmeden önce güvenlik doğrulamasını hızlandırır.
Ek örnek : Nadir görülen yol tehlikelerini (örneğin, hayvanların karşıdan karşıya geçmesi, yayaların ani hareketi) simüle ederek acil frenleme algoritmalarını test etmek.
Güvenlik
Sentetik veriler, kuruluşların çevrimiçi ve çevrimdışı varlıklarını güvence altına almak için kullanılabilir. Yaygın olarak kullanılan iki yöntem vardır:
Video gözetimi için eğitim verileri
Görüntü tanıma teknolojisinden faydalanmak için kuruluşların sinir ağı modelleri oluşturması ve eğitmesi gerekir, ancak bunun iki sınırlaması vardır: Büyük miktarda veri elde etmek ve nesneleri manuel olarak etiketlemek. Sentetik veriler, eğitim verilerini elde etme ve etiketleme maliyetine kıyasla daha düşük bir maliyetle modellerin eğitilmesine yardımcı olabilir.
Derin sahte görüntüler
Yapay zekâ siber güvenliği alanında giderek daha önemli bir konu haline gelen deepfake'ler, yüz tanıma sistemlerini test etmek için kullanılabilir.
Sosyal Medya
Sosyal ağlar, çeşitli ürünlerini geliştirmek için sentetik veriler kullanıyor:
İçerik filtreleme sistemlerinin test edilmesi
Sosyal ağlar, sahte haberlerle, çevrimiçi tacizle ve yabancı hükümetlerin siyasi propagandasıyla mücadele ediyor. Sentetik verilerle yapılan testler, içerik filtrelerinin esnek olmasını ve yeni saldırılarla başa çıkabilmesini sağlıyor.
Algoritma adalet değerlendirmesi
Sentetik kullanıcı profilleri ve etkileşim verileri, platformların gerçek kişisel verileri işlemeksizin öneri veya moderasyon algoritmalarının belirli demografik gruplara, dillere veya görüşlere karşı önyargı gösterip göstermediğini değerlendirmelerine yardımcı olabilir.
Özellik ve kullanıcı arayüzü testleri
Sentetik davranışsal veri kümeleri, sosyal platformların yeni özellikleri (örneğin, akış sıralaması, yorum sıralaması) gerçekçi trafik yükleri, tıklama kalıpları ve etkileşim dağılımları altında test etmelerine olanak tanır; böylece gerçek kullanıcılar üzerinde riskli canlı deneyler yürütmeye gerek kalmaz.
Reklam hedefleme simülasyonu
Sentetik kitle verileri, demografik ve davranışsal kalıpları taklit ederek reklamverenlerin ve platform operatörlerinin GDPR ve CCPA gibi gizlilik yasalarına uyumluluğu korurken hedefleme modellerini, bütçe tahsis algoritmalarını ve kampanya optimizasyon stratejilerini test etmelerini sağlar.
Çevik geliştirme ve DevOps
Test verisi üretimi
Yazılım testi ve kalite güvencesi için, yapay olarak üretilen veriler genellikle daha iyi bir seçimdir çünkü 'gerçek' verileri bekleme ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu durumda genellikle 'test verisi' olarak adlandırılır. Bu durum, sonuç olarak test süresinin azalmasına ve geliştirme sırasında esneklik ve çevikliğin artmasına yol açabilir.
İK
Çalışan verisi simülasyonu
Şirketlerin çalışan veri kümeleri hassas bilgiler içerir ve genellikle veri gizliliği düzenlemeleriyle korunmaktadır. Şirk içi veri ekipleri ve dış paydaşlar bu veri kümelerine erişemeyebilir, ancak analiz yapmak için sentetik çalışan verilerinden yararlanabilirler. Bu, şirketlerin İK süreçlerini optimize etmelerine yardımcı olabilir.
Pazarlama
Müşteri davranışı simülasyonu
Sentetik veriler, pazarlama birimlerinin pazarlama harcamalarını iyileştirmek için ayrıntılı, bireysel düzeyde simülasyonlar yürütmelerine olanak tanır. GDPR nedeniyle kullanıcı onayı olmadan bu tür simülasyonlara izin verilmezdi. Ancak gerçek verilerin özelliklerini taşıyan sentetik veriler, simülasyonlarda güvenilir bir şekilde kullanılabilir.
Konuşma Yapay Zekası
Üretken yapay zekâ ile oluşturulan sentetik veriler, alan özgü dili, farklı kullanıcı niyetlerini ve nadir görülen uç durumları yansıtan gerçekçi diyalog örnekleri oluşturarak konuşma yapay zekâ sistemlerinin eğitimini destekleyebilir. Bu yaklaşım, gerçek konuşma kayıtlarının sınırlı bulunabilirliği sorununu çözmeye yardımcı olurken, gizlilik endişelerini de ortadan kaldırır.
Eğitim veri kümelerini özelleştirilmiş diyalog senaryolarıyla genişleterek, sentetik veriler bir modelin çeşitli istekleri anlama, doğru yanıt verme ve karmaşık, çok aşamalı etkileşimleri yönetme yeteneğini geliştirebilir.
Makine öğrenimi
Eğitim verisi artırma
Sentetik veri, gerçek dünya verilerinin dağılımını yansıtan gerçekçi, istatistiksel olarak doğru örnekler oluşturarak mevcut veri setini genişletir. Bu, özellikle sınıf dengesizliğinden muzdarip yapay zeka modellerini eğitirken veya gerçek veri toplamanın çok maliyetli, zaman alıcı veya yasal olarak kısıtlı olduğu durumlarda son derece değerlidir.
Bilgisayarlı görüntülemede aydınlatma değişiklikleri veya ses verilerindeki gürültü varyasyonları gibi veri kümesine ek varyasyonlar dahil edilerek, modeller çevresel değişikliklere ve beklenmedik girdilere karşı daha dayanıklı hale gelir.
Nadir olay simülasyonu
Birçok yapay zeka modeli, nadir görülen olayları tahmin etmede yetersiz performans gösterir çünkü bu olaylar gerçek veri kümelerinde yeterince temsil edilmez. Sentetik veri, bu tür nadir olayların çok sayıda gerçekçi örneğini üreterek ve bunların istatistiksel ve bağlamsal özelliklerini koruyarak bu sorunu çözer.
Bu yaklaşım, modellerin geleneksel eğitim sırasında asla karşılaşamayacakları senaryoları "deneyimlemelerini" ve bunlardan öğrenmelerini sağlayarak, dolandırıcılık tespiti, ekipman arızası tahmini veya acil durum müdahale planlaması gibi görev açısından kritik durumlar için daha yüksek hatırlama oranı ve daha iyi hazırlık sağlar.
Otomatik veri etiketleme
Verilerin manuel olarak etiketlenmesi, özellikle nesne tespiti veya konuşma tanıma gibi görevler için, yapay zeka geliştirmenin en pahalı ve zaman alıcı aşamalarından biridir. Sentetik veri üretimi, oluşturma sürecinde otomatik etiket atamasını içerebilir.
Bu, insan kaynaklı etiketleme hatalarını ortadan kaldırır, model geliştirme sürecini hızlandırır ve ekiplerin, üretimdeki anormallikleri tespit etmek, yasal belgelerdeki varlıkları tanımak veya hava fotoğraflarındaki nesneleri tanımlamak gibi belirli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, büyük ve hassas bir şekilde etiketlenmiş veri kümeleri oluşturmasına olanak tanır.
Sentetik verilerin geleceği
Sentetik veri, birçok sektörde giderek daha önemli hale geliyor. Gerçek verilere benzeyen ancak gerçek kişilerin bilgilerini içermeyen, bilgisayarlar tarafından oluşturulan yapay veridir. Bu özelliği, gizlilik, maliyet veya gerçek verilere erişimin zor olduğu durumlarda onu kullanışlı hale getiriyor.
Günümüzde birçok şirket, makine öğrenimi modellerini eğitmek için sentetik veriler kullanıyor. Örneğin, sağlık, finans, otonom sürüş ve perakende gibi sektörler, kişisel verileri ifşa etmeden veya yasal sınırlamalarla karşılaşmadan yeni sistemleri test etmek için bu yönteme güveniyor.
Şekil 1: Sentetik Verilerin Popülerliği
Sentetik verilerin yükseliş trendinde olmasının nedenleri şunlardır:
- Gerçek verilerle ilgili gizlilik ve yasal riskler: Yeni düzenlemeler gerçek verilerin paylaşımını zorlaştırıyor. Sentetik veriler, gerçek kişisel kayıtlar içermediği için bu gizlilik sınırlamalarından kaçınır.
- Veri kıtlığı ve maliyet: Gerçek veri kümeleri küçük, eksik veya toplanması ve etiketlenmesi pahalı olabilir. Sentetik veriler, ihtiyaç duyulduğunda oluşturulabilir, boşlukları doldurabilir ve maliyetleri düşürebilir.
- Yapay zekâ inovasyonuna destek: Büyük yapay zekâ sistemleri, büyük ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar. Analistler, sentetik veri kullanımında büyük bir artış öngörüyor ve birçok işletmenin 2026 yılına kadar bunu benimseyeceğini tahmin ediyor.
2026 yılına kadar birçok kuruluş, yapay zeka için sentetik müşteri veya eğitim verisi üretecek. Bir sektör raporuna göre, işletmelerin %75'e kadarı sentetik veri üretmek için üretken yapay zeka araçlarını kullanacak. 2
Daha fazla okuma
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.