Synthetic Data Generation (Sentetik Veri Analizi)

Synthetic Data Generation Nedir ?

Gerçek verilerin yerine kullanılan, ancak gerçek verilerle benzer özellikler taşıyan veri setlerinin oluşturulması sürecidir.
Bu süreç, çeşitli teknikler ve yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir ve gerçek veri ile aynı dağılım ve özelliklere sahip sentetik veriler oluşturur.

Synthetic Data Generation Kullanımının Sağladığı Faydalar

Gizlilik ve Güvenlik: Kişisel bilgilerin korunması ile gerçek veri setlerinde bulunan kişisel veya hassas bilgileri içermeden veri sağlar, böylece veri gizliliği yasalarına uyum sağlar ve gizlilik risklerini azaltır.
Veri Erişilebilirliği: Kolay erişim ile gerçek verilerin toplanması bazen zor ve maliyetli olabilir. Sentetik veri, bu erişim engellerini aşar ve verilerin daha hızlı ve daha düşük maliyetle elde edilmesini sağlar. Kapsamlı veri sağlama ile veri erişiminin zor olduğu durumlarda geniş ve çeşitli veri setleri oluşturulmasını mümkün kılar.
Model Eğitimi: Veri çeşitliliği ile makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri için büyük ve çeşitli veri setleri gereklidir. Sentetik veriler, bu çeşitliliği sağlar ve modellerin çeşitli senaryoları öğrenmesine yardımcı olur.
Test ve Simülasyon: Senaryo testleri ile gerçek dünya senaryolarını test etmeye ve sistemlerin farklı koşullarda nasıl performans gösterdiğini değerlendirmeye olanak tanır. Simülasyon karmaşık süreçleri ve sistemleri simüle ederek gerçek dünya etkilerini değerlendirme imkanı sunar.
Veri Dengeleme: Sentetik veri üreterek dengesiz veri setlerinin neden olduğu dengesizlikleri giderir, böylece daha dengeli ve adil veri setleri oluşturarak model performansını iyileştirir.

Synthetic Data Generation Gerçekleştirilen Yöntemler

Statik Modelleme: Belirli kurallara ve istatistiksel modellere dayalı veri oluşturma yöntemidir.
Veri Augmentasyonu: Mevcut veriler üzerine dönüşümler ve gürültü ekleyerek yeni veri üretimi oluşturulan yöntemdir.
Generative Adversarial Networks (GANs): İki sinir ağı kullanarak gerçek verilere benzer sentetik veri üretimi yapılarak sağlanır.
Variational Autoencoders (VAEs): Veri dağılımını modelleyerek yeni veri örnekleri oluşturularak yapılır.
Bayesian Networks: Bu yöntem ile istatistiksel bağımlılıklar kullanılarak veri üretimi sağlanır.
Agent-Based Modeling: Bireysel ajan davranışlarını simüle ederek veri oluşturulan yöntemdir.

"Veri, doğru analizle bilgiye dönüşür."

Peter Drucker