Sentetik veri daha çok çeşitli bilgisayar simülasyonlarında ve algoritmalarında karşımıza çıkan sentetik veriler, doğru yapay zeka (AI) modelleri oluşturmak amacı ile kullanılır. Bu veriler sayesinde gerçek dünyada var olan verilerin ucuz alternatifleri elde etmiş olunur.
Sentetik Veri Nedir?
Bilgisayar simülasyonları ve algoritmaları tarafından yoğun olarak kullanıldığı bilinen sentetik veriler, yapay dünya verilerinin alternatifleridir. Buradan şu sonuca ulaşmak doğrudur; sentetik veriler hem dijital dünyada üretilmekte hem de bu dünyada ölçülmektedir. Yani söz konusu veri türü, yapay özelliğe sahiptir.
Yukarıda verilen bilgiler çerçevesinde şu noktaya özellikle değinilmelidir; sentetik veriler yapay bir yapıya sahiptir. Ancak kendileri aynı zamanda gerçek dünyada bulunan verilerin matematiksel ve istatistiksel yansıtıcılarıdır. Bu çerçevede yapılan araştırmalar ise söz konusu verilerin gerçek hayattaki verilere kıyasla daha iyi olabileceğini göstermiştir. Son dönemlerde bu verilerin yaygın olarak kullanılır hale gelmelerini sağlayan da budur.
2019 yılında yapılan bir anket, sentetik veriler ile ilgili var olan kullanım oranı artışını daha somut veriler ile gözler önüne sermiştir. Bu anket sonucunda ortaya çıkan verilere göre, özellikle görüntü ve video gibi yapılandırılmamış özellik taşıyan verilere dayanan derin öğrenmenin bilgisayar vizyonu konusundaki en umut verici genel teknik olduğu ortaya çıkmıştır.
Sentetik veri ile ilgili mevcut kaynakların büyük bir kısmından çeşitli bilgilere ulaşmak mümkündür. Örneğin Rusya St. Petersburg’da var olan Steklov Matematik Enstitüsü öğrenim görevlilerinden Sergey I. Nilenko, 156 sayfalık raporunda söz konusu konuya toplam 719 atıf yapmıştır. Kendisine göre derin öğrenmenin geliştirilmesini desteklenmesi sentetik verilere bağlıdır.
Sentetik Veri Neden Önemli?
Geliştiricilerin mevcut sinir ağlarını eğitmek amacı ile çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duydukları bilinir. Bu veri kümelerinin çeşitli olması, elde edilen AI modellerinin de daha doğru olmasını sağlar. Bu hususta ise bir temel sorun bulunur. Çünkü veri kümeleri, milyonlarca öğeden oluşabilir. Bu hususta bu kümelerin toplanması uzun zaman ve yüksek maliyet alır. Sentetik veri ise hem bu hususta var olan zaman kaybının giderilmesini, hem de maliyetin mümkün olan en düşük seviyeye indirgenmesini sağlar. İlk özel sentetik veri hizmetleri arasında yer alan AI Reverie’nin kurucularından biri olan Paul Walborsky, bu hususta 6 dolara mal olan bir tek görüntünün 6 sente indirilebileceğini ifade eder.
