Synthetic Data Generation nedir?
Türkçesi: Sentetik Veri Üretimi
İngilizcesi: Synthetic Data Generation
Türkçe Okunuşu: sentetik deytı cenıreyşın
İngilizce Okunuşu: /sɪnˈθɛtɪk ˈdeɪtə ˌdʒɛnəˈreɪʃən/
Dilbilgisi: İsim, (veri bilimi ve yapay zekâ terimi)
Köken: “Synthetic” kelimesi Yunanca synthetikos (birleştirilmiş, yapay) kökünden gelir; “data” Latince datum (veri, bilgi) kökünden türemiştir; “generation” ise Latince generare (oluşturmak, üretmek) fiilinden gelir.
Alakalı Sözcükler: Data Augmentation, Anonymization, Machine Learning, AI Training Data, Privacy by Design, Data Simulation
Synthetic Data Generation, gerçek verilerden bağımsız olarak bilgisayar algoritmaları tarafından üretilen yapay veri setlerinin oluşturulması sürecidir. Bu veriler, istatistiksel olarak gerçek verilere benzeyen ancak birebir aynı olmayan örneklerdir. Amaç; veri gizliliğini korurken, makine öğrenimi modellerini eğitmek veya test etmek için yeterli veri sağlamaktır.
Bu yöntem özellikle sağlık, finans, siber güvenlik, otonom araç ve pazarlama analitiği gibi veri gizliliğinin ön planda olduğu alanlarda yoğun olarak kullanılır. Gerçek verilerin eksik olduğu durumlarda da modellerin performansını artırmak ve overfitting’i önlemek için sentetik verilerden yararlanılır.
Sentetik veri üretimi; istatistiksel modelleme, simülasyonlar veya derin öğrenme tabanlı Generative Adversarial Networks (GAN) gibi tekniklerle yapılabilir. Bu sayede hem veri güvenliği sağlanır hem de yapay zekâ sistemleri çok daha çeşitli ve dengeli veri setleriyle eğitilebilir. Özellikle GDPR gibi regülasyonlara uyumlu yapay veri kullanımı, kurumların gerçek verileri paylaşmadan yapay zekâ geliştirmesine olanak tanır.
« Fihriste Dön
