Sentetik verinin avantajlarından en iyi nasıl faydalanılır?

Gerçek dünya verilerinin bir model veya algoritma kullanılarak simüle edilmesiyle oluşturulan sentetik verilerde, var olan veri setlerinden çıkarılan istatistikler ve özellikler kullanılıyor. Genellikle yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analitiği gibi alanlarda kullanılan bir kavram olan sentetik veri, gerçek verilerin gizliliği veya işe yararlılığı gibi şüphelerle karşılaşıldığında, kullanışlı bir alternatif olarak değerlendiriliyor.

Kurumların sentetik veriye neden ihtiyacı var?

Sentetik veri, genellikle veri bilimciler, araştırmacılar veya veri analistleri tarafından üretiliyor. Bu kişiler, mevcut veri setlerini analiz ediyor, veri özelliklerini anlıyor ve ardından sentetik veri oluşturmak için modelleme ve simülasyon yöntemlerini kullanıyor. Pazar araştırma şirketi 360iResearch’ün raporuna göre, 2022 yılında 1,9 milyar dolar değerinde olan küresel sentetik veri pazarı, 2030 yılına kadar 5,1 milyar dolara ulaşacak. Tüm dünyada sentetik veriye ilişkin talebin bu denli yüksek olmasının arkasında, üretilen muazzam seviyelerde gerçek veriye rağmen, makine öğrenimi geliştiricilerinin önündeki en büyük engelin kullanışlı veri miktarı olması yatıyor.

Örneğin yüz tanıma sistemi oluşturmaya çalışan geliştiricilerin, biyometriği güçlendirecek olan makine öğrenimi modelini yoğun bir biçimde eğitmeleri gerekiyor. Ancak günümüzde algoritmaları eğitmek için doğru verileri elde etmek, giderek daha karmaşık bir hale geliyor. Geliştiriciler bu zorluğu aşmak için geçmişte halka açık veritabanlarını kullanıyorlardı. Son yıllarda yayınlanan bazı raporlar, halka açık veri kümelerinin, kötüye kullanıma yol açabilecek sonuçlar doğurabildiğini vurguluyor. Bu sebeple gerçek verileri kullanmak ciddi riskler oluşturuyor. Özellikle yüz tanımada, makine öğrenimi modellerinin farklı yaş gruplarından, etnik kökenlerden ve kültürel geçmişlerden gelen insanları tanımada yüksek düzeyde doğruluğa sahip olması gerekiyor. Algoritmayı eğitmek için kullanılan veri seti ne kadar iyiyse, ortaya çıkan uygulama da o kadar iyi sonuç veriyor. Bu noktada sentetik veriler devreye giriyor. 

Günümüzde belirli kıstaslar doğrultusunda sentetik veri sağlayan pek çok şirket bulunuyor. Bu kurumlarda müşterilerin büyük veri kümesi talepleri yalnızca birkaç gün içinde oluşturulabiliyor. Böylesi talepler gerçek veri kümeleriyle hazırlanmaya çalışılsaydı, tamamlanması aylar sürebilirdi.

İşletmelerin sentetik veriyi tercih etme sebebi bu kadarla kalmıyor. Öncelikle sentetik veri çok düşük maliyetleriyle öne çıkıyor. Sınırsız bir seviyede üretilebiliyor ve onay gerektirmeden özelleştirilebiliyor. Ayrıca veri gizliliğini de ihlal etmiyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi ekiplerinin algoritmaları eğitmek için kullanabileceği sentetik veri kümeleri, büyük bir hızla üretilebiliyor. Peki sentetik veriler, standartları ve kaliteleriyle gerçek dünya verilerinin yerini alabilir mi?

Sentetik veriler taraflı mıdır?

Sentetik veriler makine öğrenimi eğitiminde son derece faydalı olsalar da, taraflı olabilecekleri gerçeğini de göz ardı etmemek gerekiyor. Sentetik veri oluşturma süreci bazı kısıtlamalara sahiptir. Örneğin yüz tanıma sistemini eğitmek için, “yetişkin Asyalı erkek” veri kümesi talep edildiğinde, diğer etnik gruplara yönelik içeriğe sahip olunmadığı için, sistem farklı yüz tiplerini tanımada etkisiz kalacaktır. Dolayısıyla bu örnekte kurumların, tüm etnik gruplara, her yaşa ve cinsiyete göre veri kümesi talep etmesi gerekecektir. 

Sentetik verilerden yeni veri kümeleri oluşturulurken gerçek dünya verilerinden ilham alınır. Eğer kullanılan veritabanları taraflıysa, sentetik veriler de bu kusuru miras olarak taşıyacaktır. Uzmanlar, mükemmel bir veri seti diye bir şeyin olmadığının altını çiziyor. Bu nedenle taraflı veri kümeleri, az ya da çok, her zaman olacaktır. 

Sentetik veriler nasıl kullanılmalı?

Gerçek dünya verilerini kullanmak isteyen şirketler, bazı sorunlarla karşı karşıya kalabilirler. Örneğin gerçek veriler gizli olabilir ve bu durum tarafsızlık noktasında şüphelere yol açar. Ayrıca özel bir şirketin önemli veya sınırlı sayıda gerçek veri elde etmesi hukuken mümkün olmayabilir. Veri gizliliğiyle ilgili düzenlemeler artarken, sentetik verilerin kullanımı daha da önem kazanıyor. Sentetik veriler, gerçek veri toplama zorunluluğunu ortadan kaldırarak, söz konusu zorlukları aşmada da yardımcı oluyor.

Araştırma şirketi Gartner’a göre 2030 yılına kadar sentetik verilerin yapay zeka modellerinde, gerçek verileri tamamen geride bırakacağı öngörülüyor. Sentetik verilerin faydaları inkar edilemez olsa da, gerçek dünya verilerinin, makine öğrenimi modelleri için temel oluşturduğu eğitim, test, doğrulama, optimizasyon, devreye alma ve bakım gibi aşamalarda önemli bir rolü olduğunu unutmamak gerekiyor.

Sentetik veriler, gerçek verilere erişmede ve kullanmada karşılaşılan problemleri çözmede fayda sağlayabilir. Ancak sentetik verilerin tamamen gerçek verilerin yerini alması ve yapay zeka sistemlerinin gerçeklikten kopmaması için gerçek dünya verileri ile sentetik verilerin dengeli bir şekilde kullanılması kritik önem taşıyor.