Sentetik veriler: Üretilen modelleri kullanarak doğru AI sistemleri oluşturma

GÖRÜNTÜ KREDİSİ:
Resim kredi
iStock

Sentetik veriler: Üretilen modelleri kullanarak doğru AI sistemleri oluşturma

Sentetik veriler: Üretilen modelleri kullanarak doğru AI sistemleri oluşturma

Alt başlık metni
Doğru yapay zeka (AI) modelleri oluşturmak için, bir algoritma tarafından oluşturulan simüle edilmiş veriler artan fayda görüyor.
    • Yazar:
    • Yazar adı
      Kuantumrun Öngörüsü
    • Mayıs 4, 2022

    Analiz özeti

    Sağlık hizmetlerinden perakendeye kadar çeşitli uygulamalara sahip güçlü bir araç olan sentetik veriler, yapay zeka sistemlerinin geliştirilme ve uygulanma şeklini yeniden şekillendiriyor. Sentetik veriler, hassas bilgileri tehlikeye atmadan çeşitli ve karmaşık veri kümelerinin oluşturulmasını sağlayarak endüstriler genelinde verimliliği artırıyor, gizliliği koruyor ve maliyetleri düşürüyor. Ancak yanıltıcı medya oluşturmanın olası kötüye kullanımı, enerji tüketimiyle ilgili çevresel kaygılar ve iş gücü piyasası dinamiklerinde dikkatle yönetilmesi gereken değişimler gibi zorlukları da beraberinde getiriyor.

    Sentetik veri bağlamı

    Onlarca yıldır, sentetik veriler farklı biçimlerde var olmuştur. Uçuş simülatörleri gibi bilgisayar oyunlarında ve atomlardan galaksilere kadar her şeyi gösteren fizik simülasyonlarında bulunabilir. Şimdi, gerçek dünyadaki AI zorluklarını çözmek için sağlık gibi endüstrilerde sentetik veriler uygulanıyor.

    Yapay zekanın ilerlemesi, çeşitli uygulama engelleriyle karşılaşmaya devam ediyor. Örneğin, güvenilir bulgular sağlamak, önyargısız olmak ve giderek daha katılaşan veri gizliliği düzenlemelerine uymak için büyük veri kümeleri gerekir. Bu zorlukların ortasında, bilgisayarlı simülasyonlar veya programlar tarafından oluşturulan açıklamalı veriler, gerçek verilere alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Sentetik veriler olarak bilinen bu yapay zeka tarafından oluşturulan veriler, gerçek dünyayı yansıtan veri çeşitliliğini sağlayabildiği için gizlilik endişelerini çözmek ve önyargıyı ortadan kaldırmak için kritik öneme sahiptir.

    Sağlık pratisyenleri, hasta gizliliğini korurken yapay zeka sistemlerini eğitmek için tıbbi görüntü sektöründe örnek olarak sentetik verileri kullanıyor. Örneğin sanal bakım firması Curai, bir teşhis algoritmasını eğitmek için 400,000 sentetik tıbbi vakayı kullandı. Ayrıca Caper gibi perakendeciler, beş ürün çekiminden bin fotoğraftan oluşan sentetik bir veri seti oluşturmak için 3D simülasyonlar kullanıyor. Haziran 2021'de yayınlanan sentetik verilere odaklanan bir Gartner araştırmasına göre, yapay zeka geliştirmede kullanılan verilerin çoğu 2030 yılına kadar mevzuat, istatistiksel standartlar, simülasyonlar veya diğer yollarla yapay olarak üretilecek.

    Yıkıcı etki

    Sentetik veriler, gizliliğin korunmasına ve veri ihlallerinin önlenmesine yardımcı olur. Örneğin, bir hastane veya şirket, AI tabanlı bir kanser teşhis sistemini eğitmek için geliştiriciye yüksek kaliteli sentetik tıbbi veriler sunabilir - bu sistemin yorumlaması gereken gerçek dünya verileri kadar karmaşık veriler. Bu şekilde geliştiriciler, sistemi tasarlarken ve derlerken kullanacakları kaliteli veri kümelerine sahip olurlar ve hastane ağı, hassas, hasta tıbbi verilerini tehlikeye atma riski taşımaz. 

    Sentetik veriler ayrıca, test verilerinin alıcılarının bilgiye geleneksel hizmetlerden daha düşük bir fiyata erişmesine izin verebilir. İlk özel sentetik veri işletmelerinden biri olan AI Reverie'nin kurucu ortağı olan Paul Walborsky'ye göre, bir etiketleme hizmetinden 6 dolara mal olan tek bir görüntü, altı sent için yapay olarak oluşturulabilir. Tersine, sentetik veriler, mevcut bir gerçek dünya veri kümesine yeni veriler eklemeyi gerektiren artırılmış verilerin yolunu açacaktır. Geliştiriciler, yeni bir tane oluşturmak için eski bir görüntüyü döndürebilir veya aydınlatabilir. 

    Son olarak, gizlilik endişeleri ve hükümet kısıtlamaları göz önüne alındığında, bir veritabanında bulunan kişisel bilgiler giderek daha fazla yasal hale gelmekte ve karmaşık hale gelmekte, bu da gerçek dünyadaki bilgilerin yeni programlar ve platformlar oluşturmak için kullanılmasını zorlaştırmaktadır. Sentetik veriler, geliştiricilere son derece hassas verileri değiştirmek için bir geçici çözüm çözümü sağlayabilir.

    Sentetik verilerin etkileri 

    Sentetik verilerin daha geniş etkileri şunları içerebilir:

    • Çok sayıda endüstri ve disiplin alanındaki süreçleri iyileştiren, sağlık, ulaşım ve finans gibi sektörlerde verimliliğin artmasına yol açan, hem ölçek hem de çeşitlilik açısından yeni yapay zeka sistemlerinin hızlandırılmış gelişimi.
    • Kuruluşların bilgileri daha açık bir şekilde paylaşmasına ve ekiplerin işbirliği yapmasına ve daha verimli çalışmasına olanak tanıyarak, daha uyumlu bir çalışma ortamına ve karmaşık projelerin kolaylıkla üstesinden gelme becerisine yol açar.
    • Geliştiriciler ve veri profesyonelleri, büyük sentetik veri kümelerini e-postayla gönderebiliyor veya dizüstü bilgisayarlarında taşıyabiliyor, kritik verilerin tehlikeye atılmadığını bilmenin rahatlığıyla daha esnek ve güvenli çalışma koşulları sağlanıyor.
    • Gerçek verilere artık eskisi kadar sık ​​erişilmesi veya paylaşılması gerekmeyeceğinden, veritabanı siber güvenlik ihlallerinin sıklığı azalacak ve bu da hem işletmeler hem de bireyler için daha güvenli bir dijital ortama yol açacak.
    • Hükümetler, yapay zeka sistemlerinin sektörel gelişimini engelleme endişesi duymadan, daha katı veri yönetimi mevzuatını uygulama konusunda daha fazla özgürlük kazanıyor, bu da daha düzenli ve şeffaf bir veri kullanım ortamına yol açıyor.
    • Sentetik verilerin, deepfake veya diğer manipülatif medyaların oluşturulmasında etik olmayan bir şekilde kullanılma potansiyeli, yanlış bilgilendirmeye ve dijital içeriğe olan güvenin erozyona uğramasına yol açmaktadır.
    • Sentetik verilere olan bağımlılığın artmasıyla birlikte işgücü piyasası dinamiklerinde meydana gelen değişim, potansiyel olarak veri toplama rollerine olan ihtiyacı azaltarak belirli sektörlerde işten çıkarmalara yol açabilir.
    • Sentetik verileri oluşturmak ve yönetmek için gereken artan hesaplama kaynaklarının potansiyel çevresel etkisi, daha yüksek enerji tüketimine ve buna bağlı çevresel kaygılara yol açmaktadır.

    Dikkate alınması gereken sorular

    • Sentetik verilerden başka hangi endüstriler yararlanabilir?
    • Hükümet, sentetik verilerin nasıl oluşturulduğuna, kullanıldığına ve dağıtıldığına ilişkin hangi düzenlemeleri uygulamalıdır? 

    Analiz referansları

    Bu içgörü için aşağıdaki popüler ve kurumsal bağlantılara başvurulmuştur: