Sentetik Veri Nedir? Yapay Zeka ile Üretilen Veri Ne İşe Yarar?

Sentetik veri nedir?

Sentetik veri, gerçek kayıtları birebir kopyalamadan onların istatistiksel örüntülerini taklit eden; algoritma, simülasyon ya da üretici yapay zeka modeliyle oluşturduğumuz yapay veridir. Tablo, metin, görsel veya zaman serisi biçiminde olabilir. Amaç, gerçek kişileri açığa çıkarmadan model eğitimi, yazılım testi ve analiz yapmaktır.

Bir benzetmeyle düşünün: uçuş simülatöründe pilotlar gerçek bir kaza yaşamadan acil durum çalışır. Sentetik veri de veri dünyasının simülatörüdür. Gerçek müşterilerin kayıtlarına dokunmadan, gerçeğe benzeyen kayıtlarla sistemlerinizi çalıştırır ve denersiniz.

Terimin İngilizce karşılığı "synthetic data" olarak geçer. Sahte veriyle karıştırmayın: sahte veri rastgele ve anlamsızdır, sentetik veri ise gerçeğin yapısını bilinçli olarak korur.

Ancak simülatör gerçeğin yerini her zaman tutmaz. Bu yazıda terimi kavram düzeyinde ele alıyoruz: nasıl üretiriz, nerede işe yarar, nerede tehlikeli hale gelir.

Sentetik veriyi nasıl üretirsiniz?

Üretim yöntemlerini basitten karmaşığa doğru sıralayabiliriz. Hepsinin ortak noktası şudur: gerçek veriden çıkarılan ya da uzmanların tanımladığı kurallar, yeni ve bağımsız kayıtlar üretmek için kullanılır.

• Kural tabanlı üretim: Alan uzmanı kuralları yazar. Örneğin sipariş tarihi, teslimat tarihinden sonra olamaz. Sonuç öngörülebilir ama dar kalır.
• İstatistiksel modelleme: Gerçek verideki dağılımları ve sütunlar arası ilişkileri çıkarır, ardından bu dağılımlardan yeni kayıtlar çekersiniz.
• Üretici modeller: GAN (üretici çekişmeli ağ), VAE (değişimsel otokodlayıcı), difüzyon modelleri ve büyük dil modelleri gerçeğe benzeyen örnekler üretir.
• Simülasyon: Fizik motoru ya da oyun motoru gibi bir ortamda sahneler kurarsınız, etiketler otomatik gelir.

Hangi yöntemi seçeceğiniz, verinin türüne ve ne kadar gerçekçi olması gerektiğine bağlıdır. Üretici modellerin güçlü olduğu yerde doğrulama yükü de artar, çünkü model gerçekte olmayan ama makul duran kayıtlar uydurabilir.

Pratikte ekipler çoğu zaman yöntemleri karıştırır. Örneğin kurallarla tutarlılığı sağlar, üretici modelle çeşitliliği artırırsınız.

Sentetik veri nedir, hangi türleri vardır?

Veri biçimine göre üç ana tür öne çıkar. Bunun yanında zaman serisi ve ses gibi türler de vardır; ancak işletmelerde en sık karşılaştığımız türler tablo, metin ve görseldir.

Türü seçerken önce hedefi belirleyin. Bir stok yazılımını test edecekseniz tablo yeterlidir. Bir müşteri destek botunu değerlendirecekseniz metin gerekir. Kamera tabanlı bir kalite kontrol sistemi kuracaksanız görsel veri devreye girer.

Üstelik bazı projelerde türleri birleştirirsiniz. Örneğin ürün fotoğrafı ile ürün açıklamasını eşleştiren çok kipli (multimodal) bir sistem, hem görsel hem metin gerektirir.

Tablo biçimli sentetik veri nasıl çalışır?

Tablo biçimli üretimde model, gerçek tablodaki sütunların tek tek dağılımını ve sütunlar arasındaki ilişkiyi inceler. Örneğin sepet tutarı ile ürün sayısı arasındaki bağı yakalar. Ardından hiçbir gerçek satıra karşılık gelmeyen yeni satırlar üretir.

Burada iki ölçüt aynı anda önemlidir. Birincisi istatistiksel benzerliktir: ortalamalar, oranlar ve ilişkiler gerçeğe yakın olmalıdır. İkincisi gizliliktir: üretilen satır, kaynak verideki bir kişinin satırına fazla benzememelidir.

Bu iki hedef zaman zaman çatışır. Çok benzer veri faydalıdır ama sızıntı riski taşır; çok farklı veri güvenlidir ama işe yaramaz hale gelebilir. Dengeyi ölçerek ayarlarsınız.

Ayrıca tablolarda tutarlılık kuralları kritiktir. Teslimat tarihi sipariş tarihinden önce olamaz, indirim oranı yüzde yüzü aşamaz. Bu tür kuralları üretimden sonra bir doğrulama adımıyla denetlemenizi öneririz.

Metin ve görsel sentetik veri ne işe yarar?

Metin tarafında büyük dil modeli (LLM), belirli bir senaryo için örnek konuşmalar, soru-cevap çiftleri ya da sınıf etiketli cümleler üretir. Örneğin iade talebi, kargo sorusu ve şikayet gibi sınıflar için çeşitli örnekler yazdırabilirsiniz. LLM kavramı için büyük dil modelleri rehberimize bakabilirsiniz.

Görsel tarafta iki yol vardır. Üretici modeller yeni görüntüler çizer; simülasyon ortamları ise ışık, açı ve arka planı değiştirerek aynı nesnenin çok sayıda varyasyonunu üretir. Simülasyonun avantajı, etiketlerin otomatik ve doğru gelmesidir.

Her iki türde de aynı uyarı geçerlidir: üretilen örnekler gerçek kullanıcıların dilini ve görüntü koşullarını yeterince yansıtmayabilir. Bu yüzden gerçek örneklerden oluşan küçük bir doğrulama seti ayırmanızı öneririz.

Metin verisinde ayrıca çeşitlilik sorunu çıkar. Model aynı kalıpları tekrarlayabilir, dolayısıyla üretimden sonra benzer cümleleri ayıklamak gerekir.

Gerçek hayatta sentetik veriyi nerelerde kullanırsınız?

Sentetik veri tek bir sektöre ait değildir. Veri erişiminin zor, nadir olayların kritik olduğu her yerde karşımıza çıkar. Aşağıdaki liste örnek senaryolardan oluşur ve belirli bir müşteri sonucu anlatmaz.

• E-ticaret: Sipariş ve iade kayıtlarından oluşan test veritabanları, destek mesajı sınıflandırma örnekleri.
• Lojistik: Hasarlı koli görüntüleri, rota ve teslimat gecikmesi simülasyonları.
• Üretim hattı: Kusurlu parça fotoğrafları ve sensör arızası serileri.
• Sürücüsüz araç araştırması: Nadir trafik koşullarının simülasyonla tekrar üretilmesi.
• Yazılım ekipleri: Geliştirme ve deneme ortamı için gerçek kimlik içermeyen kayıtlar.
• Eğitim ve araştırma: Öğrencilerle paylaşılabilen, gerçek kişi taşımayan örnek veri setleri.

Bu örneklerin ortak paydası şudur: gerçek veri ya yetersiz ya riskli ya da pahalıdır. Sentetik veri bu üç engelin en az birini hafifletir.

Küçük işletmeler için de kapı kapalı değildir. Önce tek bir dar kullanım seçin, örneğin test verisi ya da destek mesajı sınıflandırma, ardından sonucu gerçek örneklerle doğrulayarak genişletin. Bu sırayı izleyen ekipler hem bütçeyi hem riski kontrol altında tutar.

Sentetik veri neden önemlidir?

Yapay zeka ve yazılım projelerinin ortak darboğazı veridir. Veri ya azdır, ya pahalıdır, ya da kişisel veri taşıdığı için paylaşamazsınız. Sentetik veri bu üç engeli aynı anda hafifletme potansiyeli taşır.

• Erişim: Ekip üyeleri ve dış geliştiriciler gerçek müşteri kaydına ihtiyaç duymadan çalışır.
• Hız: Veri toplama ve etiketleme beklemeden prototip kurarsınız.
• Kapsam: Gerçek hayatta nadir yaşanan durumları bilinçli olarak çoğaltırsınız.
• Gizlilik: Kişisel veriye temas eden alan küçülür, dolayısıyla risk yüzeyi daralır.

Maliyet tarafı da önemlidir. Gerçek veri toplamak, temizlemek ve etiketlemek ekipten haftalarca emek ister. Sentetik üretim bu emeğin bir kısmını otomatikleştirir, dolayısıyla deneme döngüsü kısalır. Böylece fikri erken sınar, işe yaramayan yaklaşımı düşük maliyetle elersiniz.

Yine de bu faydalar otomatik gelmez. Kalite ve gizlilik ayrı ayrı kanıtlanmalıdır.

Model eğitiminde sentetik veriyi nasıl kullanırsınız?

Makine öğrenmesi modelleri örneklerden öğrenme yoluyla gelişir. Gerçek örnek yetersizse, sentetik örnekler eğitim setini tamamlar. Örneğin bir e-ticaret sitesinde iade nedenini sınıflandıran küçük bir model için, az rastlanan iade nedenlerinden ek örnekler üretebilirsiniz.

Pratik bir yaklaşım şudur: gerçek verinin tamamını koruyun, sentetik örnekleri yalnızca eksik sınıfları dengelemek için ekleyin. Ardından modeli yalnızca gerçek verilerden oluşan ayrı bir testle ölçün. Böylece sentetik verinin gerçekten fayda sağlayıp sağlamadığını görürsünüz.

Dil modellerinde de benzer bir fikir vardır. Güçlü bir modelin ürettiği örneklerle daha küçük bir modeli eğitebilirsiniz. Bu konuyu model distilasyonu yazımızda ayrıca anlattık, burada tekrar etmiyoruz.

Sentetik veri ve büyük dil modelleri birlikte nasıl çalışır?

Büyük dil modelleri, sentetik metin üretiminin en yaygın aracıdır. Bir komut (prompt) ile modele rol, senaryo ve çıktı biçimi verirsiniz; model de bu çerçevede onlarca örnek yazar. Ardından bu örnekleri ayıklar ve etiketlersiniz.

Bir kullanım alanı da değerlendirme setidir. Kurum belgelerinizle çalışan bir asistanı denemek için, belgelerden soru-cevap çiftleri üretebilirsiniz. Böyle bir asistanın nasıl kurulduğunu RAG yazımızda bulabilirsiniz.

Ancak üretici model kendi hatalarını da çoğaltır. Üretilen soru-cevap çiftlerinin bir kısmını insan gözüyle kontrol edin. Bunun yanında, aynı modelin hem soru yazıp hem cevabı değerlendirmesi önyargıyı kendi içinde pekiştirebilir.

Yazılım testinde sentetik veri neden işe yarar?

Test ortamına gerçek müşteri verisini kopyalamak hem güvenlik hem uyum açısından risklidir. Sentetik veri bu sorunu kökünden çözer: gerçek kimlik yoktur, ama alan biçimleri, uzunluklar ve ilişkiler gerçekçidir.

Örnek senaryo: bir sipariş yönetim ekranını test ediyorsunuz. Sentetik veri setinde uzun adresler, özel karakterli isimler, iptal edilen siparişler ve boş alanlar bilerek bulunur. Böylece ekran, gerçek veride nadiren denk geleceğiniz kenar durumlarda da sınanır.

Özel yazılım projelerinde bu yaklaşım, geliştirme ve deneme ortamlarını güvenli tutar. Bu konuda özel yazılım geliştirme hizmetimizde test verisini baştan planlamayı öneriyoruz.

Nadir durum senaryoları için sentetik veriyi nasıl kullanırsınız?

Bazı olaylar gerçek hayatta çok seyrek yaşanır; yine de sisteminiz o anlarda doğru çalışmak zorundadır. Bir depo kamerasının hasarlı koli görüntüsünü tanıması ya da bir anomali uyarı sisteminin olağandışı davranışı yakalaması buna örnektir.

Gerçek örnekler az olduğunda model bu durumları iyi kavrayamaz. Simülasyonla ya da üretici modelle bu senaryoları çoğaltırsınız. Hasarlı kolinin farklı açılardan, farklı ışıkta görüntülerini üretmek buna iyi bir örnektir.

Fakat burada bir tuzak vardır. Nadir durumu yanlış anlatırsanız model yanlış sonuca varır. Dolayısıyla senaryoları alan uzmanıyla birlikte tanımlayın ve en az bir gerçek örnekle karşılaştırın. Örneğin depo ekibi hasarlı kolinin gerçekte nasıl göründüğünü bilir; bu bilgiyi üretim ayarlarına taşırsınız.

Sentetik veri gizliliği gerçekten korur mu?

Kısa yanıt: her zaman değil. Sentetik veri doğru üretirseniz gizliliği güçlendirir; yanlış üretirseniz eğitim verisindeki kişilerin bilgisini sızdırabilir. Model, nadir ve çok ayırt edici bir kaydı ezberlediyse çıktı o kayda fazlasıyla benzeyebilir.

Bu riski azaltmak için diferansiyel gizlilik (differential privacy) gibi matematiksel yöntemler vardır. Üretim sürecine kontrollü gürültü eklersiniz, böylece tek bir kişinin verisi sonucu belirgin biçimde değiştiremez. ABD standartlar kurumu NIST, bu konuda diferansiyel gizlilik garantilerini değerlendirme kılavuzunu yayımlamıştır.

Saldırgan açısından bakmak da öğretici olur. Üyelik çıkarımı (membership inference) denen yaklaşımda saldırgan, belirli bir kişinin eğitim verisinde bulunup bulunmadığını anlamaya çalışır. Üretilen veri kaynağa ne kadar yakınsa bu tahmin o kadar kolaylaşır. Bu yüzden gizlilik testleri tam olarak bu tür senaryoları dener.

Pratik sonuç şudur: gizlilik iddiasını ölçmeden kabul etmeyin. Üretilen kayıtların kaynak kayıtlara yakınlığını test edin ve gerekirse bağımsız bir gözden geçirme isteyin.

Sentetik veri nedir sorusunun KVKK ve GDPR yanıtı nedir?

Bu bölüm genel bilgi içindir ve hukuki danışmanlık değildir. Kişisel veri koruma mevzuatı, kimliği belirli ya da belirlenebilir bir kişiye ilişkin bilgiyi korur. Gerçekten anonim hale gelen veri bu kapsamın dışında kalabilir; ancak bunu kanıtlamak sizin sorumluluğunuzdadır.

Sentetik veri etiketi taşıması, tek başına verinin kişisel veri olmadığı anlamına gelmez. Üretim sürecinde gerçek kişisel veri kullandığınız için, işlemenin kendisi de hukuki değerlendirme gerektirebilir. Ayrıca çıktı kaynak bir kişiye yeniden bağlanabiliyorsa, hâlâ kişisel veri sayılabilir.

Avrupa Veri Koruma Denetçisi (EDPS), sentetik veriyi hem gizlilik hem adalet açısından fırsat, ama aynı zamanda orijinal verinin önyargısını taşıyabilecek bir teknoloji olarak ele alıyor. Ayrıntı için EDPS sentetik veri sayfasına bakın.

Web sitesi tarafındaki uyum için KVKK ve GDPR uyumlu web sitesi rehberimiz da yardımcı olur. Kararı mutlaka hukuk danışmanınızla verin.

Pratikte belgelendirme de işinize yarar. Hangi kaynak veriyi, hangi amaçla ve hangi yöntemle kullandığınızı yazılı tutun. Ayrıca çıktının kaynak kişilere bağlanamadığını gösteren test sonuçlarını saklayın. Böylece bir denetim ya da müşteri sorusunda neden güvenli olduğunu açıklayabilirsiniz.

Sentetik veri gerçek veri ve anonimleştirmeyle nasıl karşılaştırılır?

Üç yaklaşım sık karışır. Aşağıdaki tablo, her birinin güçlü ve zayıf yanını yan yana koyar. Değerler genel eğilimleri gösterir; gerçek sonuç yönteme ve veriye göre değişir.

Peki sentetik veri nedir ve bu tabloda nerede durur? Gerçek verinin gizlilik sorunlarını azaltan, ancak gerçekçilik ve önyargı konusunda ek doğrulama isteyen bir ara yoldur.

Özetle sentetik veri, anonimleştirmenin yerini körü körüne almaz. İkisi birlikte, farklı hedefler için işe yarar. Örneğin analiz için anonim veri, geliştirme ortamı için sentetik veri tercih edebilirsiniz.

Sentetik veri önyargıyı nasıl çoğaltır?

Sentetik veri, kaynak veriden öğrenen bir modelle üretilir. Kaynak veride belirli bir grup az temsil ediliyorsa, çıktıda da o grup az görünür. Hatta model, çoğunluk örüntüsüne yönelerek farkı büyütebilir. Bu etki, farkında olmadığınız sürece sessizce ilerler ve ancak sonuç raporlarında ortaya çıkar.

Örnek senaryo: bir kargo şirketinin destek kayıtlarında yalnızca büyük şehirlerden gelen adresler yoğunsa, üretilen adresler de büyük şehirlere kayar. Bu veriyle eğittiğiniz bir sistem, küçük ilçelerdeki müşterilere daha kötü hizmet verebilir.

İyi haber, sentetik verinin bilinçli olarak dengelenebilmesidir. Az temsil edilen grupları artırarak dağılımı düzeltirsiniz. Ancak bunun için önce önyargıyı ölçmeniz gerekir; ölçmediğiniz şeyi düzeltemezsiniz.

• Kaynak verideki grup dağılımını üretimden önce çıkarın.
• Üretim sonrasında aynı dağılımı tekrar ölçüp karşılaştırın.
• Az temsil edilen gruplar için ek örnek üretin ve bunları ayrı etiketleyin.
• Sonucu farklı gruplar üzerinde ayrı ayrı test edin.

Model çöküşü nedir ve sentetik veriyle ilgisi nedir?

Model çöküşü (model collapse), bir modelin kendi ya da başka modellerin ürettiği verilerle tekrar tekrar eğitilmesi sonucu çıktı çeşitliliğinin ve kalitesinin giderek bozulması durumudur. Önce nadir örnekler kaybolur, sonra çıktılar tekdüze hale gelir.

Bu kavramı, Nature dergisinde yayımlanan bir akademik makale inceliyor. Makalenin ana mesajı, gerçek insan verisinin eğitim sürecinde değerli kalmaya devam ettiğidir.

Mekanizmayı basitçe şöyle düşünün. Model, çok seyrek örnekleri biraz eksik üretir. Bir sonraki model bu eksik çıktıyla eğitilince seyrek örnekleri daha da az görür. Birkaç tur sonra dağılımın uçları kaybolur ve geriye ortalama örnekler kalır. Bir fotokopinin fotokopisini tekrar çekmek de benzer bir bozulma doğurur.

Bunun pratik karşılığı açıktır. Sentetik veriyi gerçek verinin yerine koymayın, onu tamamlayıcı olarak kullanın. Her turda gerçek veriden taze örnek katın ve kaliteyi düzenli ölçün.

Gerçekçilik eksikliği sentetik veriyi nasıl zayıflatır?

Üretilen veri ilk bakışta makul durur, fakat gerçek hayatın pürüzlerini taşımaz. Yazım hataları, tuhaf biçimler, beklenmedik kombinasyonlar ve zamanla değişen kullanıcı davranışı sentetik veride çoğu zaman eksiktir.

Sonuç olarak sentetik veriyle eğitip sentetik veriyle test ettiğiniz model, laboratuvarda çok başarılı çıkar. Gerçek kullanıcıyla karşılaşınca ise beklenmedik biçimde hata yapar. Bu durum, bir simülatörde ustalaşıp gerçek yolda zorlanan sürücüye benzer.

Önlem basittir: modelin son sınavını her zaman gerçek ve ayrı tuttuğunuz veriyle yapın. Ayrıca üretici modelin uydurma, yani halüsinasyon üretme eğilimini de unutmayın. Bu kavramı yapay zeka halüsinasyonu yazımızda açıkladık.

• Gerçek ve sentetik örnekleri yan yana koyup gözle karşılaştırın.
• Aykırı değerlerin ve boş alanların gerçekteki oranını sentetik veride de arayın.
• Zaman içinde değişen davranışları (mevsim, kampanya) örneklere katın.
• Hata ve yazım pürüzlerini bilinçli olarak ekleyin.

Sentetik veri kalitesini nasıl ölçersiniz?

Kalite tek bir sayıyla ifade edilmez. Uygulamada üç boyuta bakar ve hangisinin sizin için öncelikli olduğuna karar verirsiniz.

• Sadakat: İstatistiksel yapı gerçeğe yeterince yakın mı? Ortalamaları, dağılımları ve sütun ilişkilerini karşılaştırın.
• Fayda: Sentetik veriyle eğittiğiniz model, gerçek test setinde kabul edilebilir sonuç veriyor mu?
• Gizlilik: Üretilen kayıtlar kaynak kayıtlara tehlikeli derecede benziyor mu? Aykırı ve nadir kayıtları özellikle kontrol edin.

Bu üç boyut çoğu zaman birbiriyle çekişir. Sadakat yükseldikçe gizlilik riski artabilir. Bu yüzden hedefi baştan yazın: örneğin yalnızca test için mi kullanıyorsunuz, yoksa model eğitimi için mi? Cevabınız kabul eşiğini belirler.

Sentetik veri üretirken hangi hatalara düşersiniz?

Sentetik veri nedir sorusunu bilmek yetmez; üretirken karşılaşılan tuzakları da tanımak gerekir. Deneyimlerimize göre ekipler en çok şu noktalarda tökezler.

• Doğrulamayı atlamak: Veri düzgün göründüğü için hemen eğitime sokarsınız, sonuçta model gerçek kullanıcıda başarısız olur.
• Gizliliği varsaymak: "Yapay olduğu için güvenli" diye düşünürsünüz, oysa model bir kaydı ezberlemiş olabilir.
• Tek kaynağa bağlanmak: Sadece tek bir modelin çıktısıyla eğitirsiniz, bu da çeşitliliği daraltır.
• Kaynak kalitesini görmemek: Hatalı kaynak veri, hatalı sentetik veriye dönüşür.
• Belgelendirmemek: Altı ay sonra verinin nasıl üretildiğini kimse hatırlamaz.

Bu hataların hiçbiri teknik olarak zor değildir. Hepsi disiplin gerektirir. Dolayısıyla süreci yazılı bir kontrol listesine bağlamak en ucuz önlemdir. Ayrıca ilk projeyi küçük tutun, böylece hatalarınızı düşük maliyetle öğrenirsiniz.

Sentetik veri ile gerçek veri arasında nasıl denge kurarsınız?

En sağlıklı yaklaşım, ikisini rakip değil, ortak olarak görmektir. Gerçek veri doğruluğun çıpasıdır; sentetik veri ise kapsamı ve güvenliği genişletir. Karışımın oranını sabit bir kuralla belirlemek yerine, ölçümle ayarlarsınız.

• Gerçek veri çekirdeği: Eğitimin ve özellikle testin omurgası gerçek örneklerden oluşsun.
• Sentetik takviye: Eksik sınıfları, nadir durumları ve kenar senaryoları sentetik örneklerle destekleyin.
• Ayrı test seti: Sentetik veri hiçbir zaman test setine karışmasın.
• Kademeli artış: Sentetik oranı yavaş artırın ve her adımda gerçek test sonucunu izleyin.

Sonuç düşerse oranı geri çekin; çünkü her veri setinde denge noktası farklıdır. Böylece sentetik verinin fayda sağladığı noktayı bulur, zarar vermeye başladığı eşiği de görürsünüz.

Sentetik veri ne zaman kullanılmamalıdır?

Her sorun için sentetik veri doğru çözüm değildir. Aşağıdaki durumlarda gerçek veriye dönmek ya da başka bir yöntem seçmek daha sağlıklıdır.

• Gerçek davranışın kendisini ölçmek istiyorsanız, örneğin kullanıcıların gerçekten neye tıkladığını anlamak için.
• Elinizde üretici modelin çoğaltabileceği kadar bile sağlam gerçek örnek yoksa, çünkü model neyi çoğaltacağını bilemez.
• Kaynak veri kalitesizse ya da hatalıysa, çünkü hata aynen çoğalır.
• Kararlar kişileri doğrudan etkiliyorsa ve doğrulama imkânınız yoksa.

Bu durumlarda daha iyi veri toplama, anketler, kontrollü deneyler ya da gerçek verinin gerekli alanlarla sınırlanması gibi seçenekleri değerlendirin.

Sentetik veriyi komşu kavramlardan nasıl ayırırız?

Sentetik veri çoğu zaman benzer terimlerle karışır. Tabloda her kavramın ne yaptığını ve sentetik veriyle ilişkisini toplu halde görebilirsiniz.

Güvenlik bariyerlerini AI guardrails yazımızda anlattık. Sentetik veri bu bariyerleri zorlayan test senaryoları üretmek için de işe yarar.

İşletme ve geliştirici için sentetik veri kontrol listesi nedir?

Sentetik veri nedir sorusunu yanıtladıktan sonra projeye başlamadan önce aşağıdaki maddeleri tek tek yanıtlayın. Eksik cevap, genellikle ileride pahalıya patlayan bir varsayımı işaret eder.

• Sentetik veriyi hangi amaçla kullanacağımı ve neyi kanıtlamak istediğimi yazdım mı?
• Kaynak veride hassas alanları ve önyargı kaynaklarını saptadım mı?
• Gerçek veriden ayrı tuttuğum bir doğrulama setim var mı?
• Gizlilik testini (kaynak kayda yakınlık) yaptım mı?
• Sentetik veriyi gerçek verinin yerine değil, tamamlayıcı olarak mı kullanıyorum?
• Hukuki değerlendirmeyi uzmanla yaptım mı?
• Üretim yöntemini ve sürümünü belgeledim mi?

Yedi maddeden biri bile belirsizse, ilerlemeden önce o noktayı netleştirin. Küçük bir yatırım, büyük bir yanlış anlamadan sizi korur. Ayrıca listeyi ekibinizle paylaşın, böylece herkes aynı beklentiyle çalışır ve sorumluluklar netleşir. Proje ilerledikçe maddeleri güncelleyin.

Küçük bir işletme sentetik veriye nereden başlamalı?

Örnek senaryo: küçük bir e-ticaret işletmesi, müşteri destek yazışmalarını sınıflandıran bir araç denemek istiyor. Gerçek yazışmaları dış bir geliştiriciyle paylaşmak istemiyor.

İşletme önce birkaç yüz gerçek yazışmadan yalnızca konu başlıklarını çıkarıyor ve kimlik bilgilerini ayırıyor. Ardından her konu için dil modeliyle çeşitli örnekler yazdırıyor. Son olarak bir kısmını gerçek yazışmalarla karşılaştırıp aşırı kalıplaşmış cümleleri eliyor.

1. Hedefi yazın: yalnızca konu sınıflandırma denemesi.
2. Gerçek yazışmalardan kimlik bilgilerini ayırıp yalnızca konu başlıklarını alın.
3. Her konu için dil modeliyle çeşitli örnekler ürettirin.
4. Benzer ve kalıplaşmış cümleleri ayıklayın.
5. Sonucu ayrı tuttuğunuz gerçek örneklerle ölçün ve sürümü belgeleyin.

Bu yaklaşım hızlıdır ve kişisel veriyi dışarı çıkarmaz. Yine de nihai başarıyı ayrı tuttuğunuz gerçek örneklerle ölçersiniz. Süreci ekip olarak kurmak isterseniz yapay zeka ve otomasyon hizmetimizi inceleyebilirsiniz; ayrıca yapay zekayla veri analizi yazımız da bu işe tamamlayıcı bir bakış sunar.

Kısacası sentetik veri nedir sorusunun işletme cevabı şudur: gerçek veriye zarar vermeden denemeyi mümkün kılan, ama doğrulamayı gerektiren bir yardımcıdır.