Yapısal Veri Nedir?

Yapısal veri, düzenli biçimdeki verileri ifade etmek için kullanılır. Tipik olarak veritabanı tablolarında yer alan sütunlar ve satırlardan oluşur. Excel ya da CSV dosyaları da yapısal veri kategorisinde değerlendirilir.

Örneğin; müşteri bilgileri, satış raporları ya da finansal tablolar gibi veriler yapısal veri türüne girer. Bu tür veri, iyi tanımlanmış alanlara ve ilişkilere sahiptir ve çoğu iş dünyasında kritik önem taşır.

Sentetik Veri Nedir ve Neden Önemli?

Sentetik veri gerçek dünyadaki verilerin yapısını ve özelliklerini taklit eden, ancak rastgele ya da model tabanlı olarak üretilmiş verilerdir. Sentetik verilerin avantajları aşağıdaki gibidir:

• Gizlilik: Özellikle hassas verilerin (örneğin, sağlık kayıtları veya finansal veriler) işlenmesinde sentetik veri kullanımı, kişisel veri gizliliğini korur.
• Veri Eksikliği Sorununu Çözme: Özellikle küçük veya dengelenmemiş veri setlerinde, sentetik veri üretimi model eğitimi için gerekli olan veri miktarını artırabilir.
• Daha İyi Model Performansı: Sentetik veri, gerçek veriyle benzer özellikler taşıdığından, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin performansını optimize etmek için kullanılabilir.

Derin Öğrenme ile Sentetik Veri Üretimi

Yapısal veri türleri için sentetik veri üretimi genellikle veri setlerinin istatistiksel özelliklerinin yakalanması ve benzer yapıdaki yeni veri örneklerinin üretilmesine dayanır. Derin öğrenme modelleri, bu süreci otomatikleştirmek ve daha sofistike veri setleri oluşturmak için kullanılmaktadır.

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

Yapay sinir ağı tabanlı GAN’lar iki temel bileşenden oluşmaktadır: i) Üretici (Generator) ve ii) Ayırt Edici (Discriminator). Üretici model, orijinal veri setine benzeyen yeni veri örnekleri üretirken, ayırt edici model ise üretilen verinin gerçek mi yoksa sentetik mi olduğunu belirlemeye çalışır. Bu iki bileşen, üretici modelin zamanla daha gerçekçi veri üretmesine olanak tanır.

GAN’ların yapısal veri üretiminde kullanılmasıyla ilgili bazı temel adımlar aşağıdaki gibidir:

Üretilen verilerin, orijinal veriyle karşılaştırılarak gerçekçilik açısından değerlendirilmesi.

Verinin temel istatistiksel özelliklerinin yakalanması,

Üretici modelin bu özelliklere uygun veri örnekleri oluşturması