"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Yapay zeka modeli eğitimi için sentetik verilerin sağlık ve robotik gibi çeşitli sektörlerdeki bilgisayarla görme uygulamalarında nasıl kullanıldığını keşfedin.
Veri, analitik ve yapay zeka (AI) gibi alanlarda her zaman itici bir faktör olmuştur. Aslında, veri toplama, üretme ve kullanma şeklimiz akıllı sistemlerin geleceğini şekillendiriyor. Örneğin, sürücüsüz araçlar, yollarda güvenli bir şekilde nasıl gezineceklerini öğrenmek için sokak işaretlerinden yaya hareketlerine kadar milyonlarca etiketli görüntüye ve sensör okumalarına bağlıdır.
Özellikle otonom araçlar ve güvenlik gibi alanlarda bu ilerlemeye güç veren en hayati veri türlerinden biri, görüntüler ve videolar gibi görsel verilerdir.
Özellikle, makinelerin bu görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan yapay zeka alanına bilgisayar görüşü denir. Sistemlerin görsel girdileri tıpkı insanların yaptığı gibi anlamasına ve analiz etmesine yardımcı olarak yüz tanıma, trafik işareti algılama ve tıbbi görüntü analizi gibi görevleri destekler.
Bununla birlikte, gerçek dünyadan büyük ölçekli, yüksek kaliteli görsel veri kümeleri toplamak zaman alıcı, maliyetli olabilir ve genellikle gizlilik endişelerini artırır. Bu nedenle araştırmacılar sentetik verilerden yararlanma kavramını aktif olarak araştırmaktadır.
Sentetik veriler, gerçek dünya görüntülerini ve videolarını yakından taklit eden yapay olarak oluşturulmuş görselleri ifade eder. 3D modelleme, bilgisayar simülasyonları gibi teknikler ve gerçekçi yeni örnekler üretmek için gerçek verilerden kalıplar öğrenen Generative Adversarial Networks (GANs) gibi üretken yapay zeka yöntemleri kullanılarak oluşturulur.
Sentetik verilerin yakın zamanda yapay zeka gelişiminde kritik bir rol oynaması bekleniyor - Gartner, 2030 yılına kadar gerçek dünya verilerinden daha önemli hale geleceğini öngörüyor. Bu makalede, bilgisayarla görme bağlamında sentetik verinin ne olduğunu, nasıl üretildiğini ve gerçek dünya senaryolarında nerede uygulandığını keşfedeceğiz. Haydi başlayalım!
Bilgisayarla görmede sentetik veri nedir?
Farklı ortam ve koşullardaki nesneleri tespit etmek için bir Görme Yapay Zeka modelini eğitmek istediğinizi varsayalım. Yalnızca gerçek dünya verilerine güvenmek zor olabilir ve bazen sınırlayıcı gelebilir.
Bu arada, yapay olarak oluşturulmuş çeşitli koşullardaki nesneleri içeren doğru veri kümesini oluşturmak için sentetik veriler kullanılabilir. Geliştiriciler, 3D modelleme ve simülasyon gibi araçları kullanarak aydınlatma, açılar ve nesne yerleşimi gibi faktörler üzerinde hassas kontrole sahip görüntüler oluşturabilir. Bu da model eğitimi için gerçek dünya verilerine göre daha fazla esneklik sunar.
Sentetik veriler özellikle gerçek dünya verilerinin toplanmasının zor veya imkansız olduğu durumlarda yardımcı olur. Örneğin, koşma, çömelme veya uzanma gibi çok çeşitli pozlardaki insanları tanımak için bir modeli eğitmek, birçok farklı ayar, açı ve ışık koşulunda binlerce fotoğraf çekmeyi gerektirecektir.
Öte yandan, sentetik verilerle, geliştiriciler bu varyasyonları doğru etiketlerle kolayca oluşturabilir, model performansını artırırken zamandan ve emekten tasarruf edebilirler.
Şekil 1. Farklı insan pozları ve aydınlatma varyasyonları içeren sentetik bir veri kümesi(kaynak).
Yapay zekada sentetik ve gerçek veriler
Şimdi, sentetik veri ile gerçek veri arasındaki farklara daha yakından bakalım. Yapay zeka modellerinin eğitimi söz konusu olduğunda her ikisinin de artıları ve eksileri vardır.
Örneğin, gerçek verilerin toplanması zor olduğunda sentetik veriler kullanışlıdır, ancak gerçek hayatta bulunan her küçük ayrıntıyı yakalayamayabilir. Aynı zamanda, gerçek veriler daha gerçekçidir, ancak kaynak bulması zor olabilir, etiketlemesi zaman alabilir ve her durumu kapsamayabilir.
Geliştiriciler, sentetik ve gerçek verileri birleştirerek her iki dünyanın da en iyisini elde edebilirler. Bu denge, yapay zeka modellerinin daha doğru öğrenmesine, farklı senaryolar arasında daha iyi genelleme yapmasına ve önyargıyı azaltmasına yardımcı olur.
Şekil 2. Yapay zekada sentetik ve gerçek veriler. Yazar tarafından resim.
Bilgisayarla görme modelleri için veri üretimine bir bakış
3D araçlarla sanal dünyalar oluşturmaktan, üretken yapay zeka kullanarak görüntü oluşturmaya kadar, bilgisayarla görme modelleri için sentetik eğitim verileri oluşturmak için kullanılan bazı yaygın yöntemleri burada bulabilirsiniz:
3D modelleme: Geliştiriciler dijital nesneler ve sahneler oluşturmak için 3D yazılım kullanırlar. Bu, aydınlatma, kamera açıları ve nesne yerleşimi gibi konularda tam kontrol sağlar ve insanların, araçların ve ortamların gerçekçi görüntülerinin oluşturulmasına yardımcı olur.
Simülasyonlar: Bunlar, fizik tabanlı motorlar kullanarak trafik veya fabrika ortamları gibi gerçek dünya durumlarını yeniden yaratır. Simülasyonlar, robotik ve sürücüsüz otomobiller gibi alanlarda güvenli bir şekilde eğitim verileri üretmek için kullanışlıdır.
Üretken karşıt ağlar: GAN'lar iki ağdan oluşan bir tür derin öğrenme modelidir: biri görüntüleri oluşturan ve diğeri bunları değerlendiren. Birlikte, gerçek örneklerden öğrenerek insan yüzleri veya sokak görünümleri gibi son derece gerçekçi görüntüler oluştururlar.
Prosedürel üretim: Bu teknik, arazi, binalar veya dokular gibi karmaşık görsel yapıları otomatik olarak oluşturmak için önceden tanımlanmış kurallar veya matematiksel modeller kullanır. Genellikle oyun ve simülasyon platformlarında kullanılır ve minimum insan girdisiyle büyük ölçekli, çeşitli veri kümeleri üretebilir.
Alan rastgeleleştirme: Sentetik sahnelerde aydınlatma, renkler ve nesne şekilleri gibi şeyleri rastgele değiştirebilir. Bu tekniğin arkasındaki amaç, modellerin gerçekten önemli olan şeylere odaklanmasına yardımcı olmak ve onları gerçek dünya ortamlarına daha uyumlu hale getirmektir.
Şekil 3. Veri örnekleri: (a) 3B model tabanlı, (b) sentetik çok nesneli sahneler ve (c) gerçek veri kümesi görüntüleri(kaynak).
Sentetik verilerle görsel yapay zeka modeli eğitimi
Sentetik veri oluşturmak için kullanılan farklı yöntemlerden bazılarını tartıştığımıza göre, şimdi yapay zeka modellerini eğitmek için nasıl kullanıldığını inceleyelim.
Sentetik veriler oluşturulduktan sonra genellikle gerçek dünya verileriyle aynı şekilde doğrudan eğitim hattına entegre edilebilir. Genellikle nesne etiketleri, sınırlayıcı kutular veya segmentasyon maskeleri gibi gerekli ek açıklamaları içerir, yani modellerin manuel etiketlemeye gerek kalmadan etiketli girdi-çıktı çiftlerinden öğrendiği denetimli öğrenme görevleri için kullanılabilir.
Eğitim sırasında model, özellikleri tespit etmeyi, desenleri tanımayı ve nesneleri sınıflandırmayı öğrenmek için sentetik görüntüleri işler. Bu veriler, modelin ilk versiyonunu sıfırdan oluşturmak veya mevcut bir veri kümesini zenginleştirmek için kullanılabilir ve model performansını artırmaya yardımcı olur.
Birçok iş akışında sentetik veriler, gerçek dünya örnekleriyle ince ayar yapılmadan önce modellere geniş bir temel anlayış kazandıran ön eğitim için de kullanılır. Benzer şekilde, genelleştirmeyi iyileştirmek ve aşırı uyumu azaltmak için farklı aydınlatma koşulları, açılar veya nadir nesne sınıfları gibi kontrollü varyasyonlar sunarak veri kümelerini artırmak için kullanılır.
Ekipler, sentetik ve gerçek verileri birleştirerek, çok çeşitli koşullarda iyi performans gösteren daha sağlam modeller eğitebilir ve tüm bunları yaparken zaman alıcı ve pahalı manuel veri toplama çabalarına olan bağımlılığı azaltabilir.
Bilgisayarla görmede sentetik verilerin gerçek dünya uygulamaları
Sentetik veri daha pratik ve erişilebilir hale geldikçe, bunun çeşitli gerçek dünya Vision AI kullanım durumlarında benimsendiğini görmeye başlıyoruz. Bilgisayarlı görü alanında kullanıldığı en etkili uygulamalardan bazılarını inceleyelim.
Otonom araçlarda nesne tespiti için sentetik veri kullanımı
Sürücüsüz araçlara güvenli sürüşü öğretmek, modellerin nadir veya tehlikeli durumlar da dahil olmak üzere çok çeşitli senaryolar üzerinde eğitilmesini gerektirir. Ancak bu uç durumlar için gerçek dünyadan veri toplamak zor ve bazen güvensiz olabilir. Sentetik veriler, modellerin zor durumlarda nesneleri tespit etmeyi öğrenebileceği sahneler oluşturmaya yardımcı olabilir. Ayrıca farklı sensör konfigürasyonlarını taklit edebilir, bu da tüm sürücüsüz araçların aynı donanımı kullanmaması nedeniyle yardımcı olur.
NVIDIA'nın DRIVE Sim platformu bunun harika bir örneğidir. Fotogerçekçi 3B modeller, sanal ortamlar ve sensör simülasyonları kullanarak yüksek kaliteli sentetik veriler oluşturur. Ayrıca tek bir görüntüden birden fazla sürüş açısının görüntülerini oluşturabilir. Bunun gibi sentetik verilerin kullanılması, pahalı gerçek dünya testlerine olan ihtiyacı azaltırken modele etkili bir şekilde öğrenmesi için ihtiyaç duyduğu çeşitliliği sağlar.
Şekil 4. Tek bir görüntüden birden fazla sürüş görünümü oluşturma(kaynak).
Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, tıbbi görüntüleme uygulamaları için özel olarak eğitilebilir. Ancak gerçek dünya eğitim verileri, tüm demografik gruplardan hastaları yeterince temsil etmeyebileceğinden genellikle önyargılar içerir.
Örneğin, daha koyu ten rengine sahip bireylerde cilt kanseri daha az teşhis edilmekte, bu da bu popülasyonlar için sınırlı veriye yol açmaktadır. Bu dengesizlik, özellikle histopatoloji, göğüs röntgeni ve dermatoloji gibi alanlarda yanlış teşhislere ve eşit olmayan sağlık hizmeti sonuçlarına katkıda bulunabilir.
Sentetik görüntüler, verilerdeki bu açığı kapatmaya yönelik bir adım atılmasında rol oynayabilir. Sentetik veriler, çeşitli doku anormallikleri, çok çeşitli akciğer rahatsızlıkları ve farklı lezyon türlerine sahip cilt tonları gibi ek ve çeşitli örnekler oluşturarak, yeterince temsil edilmeyen gruplarda model performansının iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
Araştırmacılar şu anda bu hedefleri desteklemek için sentetik veri setleri geliştirmek ve doğrulamak üzerinde çalışıyorlar. Ayrıca, sentetik verilerin gerçek hasta kayıtlarına dayanmadan tıbbi araçları ve tedavi stratejilerini test etmek için nasıl kullanılabileceğini araştırıyorlar ve hasta mahremiyetini korurken araştırmayı hızlandırmaya yardımcı oluyorlar. Bu çalışma sayesinde sentetik veriler daha kapsayıcı, doğru ve etik tıbbi yapay zeka sistemlerinin önünü açıyor.
Hassas tarım için sentetik verilerle tarımsal yapay zekanın geliştirilmesi
Tarımsal uygulamalar için Vision AI sistemleri oluşturmak, büyük miktarlarda etiketlenmiş veriye erişime bağlıdır. Ancak mahsullerin, hastalıkların ve tarla koşullarının resimlerini toplamak ve etiketlemek yavaş, pahalı ve genellikle hava durumu, büyüme mevsimleri veya belirli alanlara ulaşmanın ne kadar zor olduğu gibi şeylerle sınırlıdır.
Bu zorluklar, bitki hastalıklarını tespit etmek, mahsulleri izlemek veya verimi tahmin etmek gibi görevleri yerine getirmek için bilgisayarla görme modellerini eğitmeyi zorlaştırıyor. İşte bu noktada sentetik veriler yardımcı olabilir - faydalı eğitim örnekleri oluşturmak için farklı tarım ortamlarını taklit ederek.
Şekil 5. Gelişmiş hastalık tespiti için sentetik görüntülerin kullanılması(kaynak).
Önemli çıkarımlar
Sentetik verilerin kullanılması, özellikle gerçek dünya verilerinin sınırlı olduğu veya elde edilmesinin zor olduğu alanlardaki bilgisayarla görme sistemleri için yapay zeka model eğitiminde önemli bir adımı temsil etmektedir. Yalnızca pahalı, zaman alıcı olabilen veya gizlilik endişelerini artıran gerçek fotoğraflara veya videolara güvenmek yerine, sentetik veriler talep üzerine gerçekçi, etiketli görüntüler oluşturmamızı sağlar.
Otonom sürüş, hastalık tespiti veya mahsul izleme gibi görevler için Vision AI modellerini eğitmeyi kolaylaştırır. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, sentetik veriler inovasyonu hızlandırmada ve sektörler arasında erişilebilirliği artırmada daha da büyük bir rol oynayacak.
