"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 hizmetleri ve robotik gibi çeşitli sektörlerdeki bilgisayarlı görü uygulamalarında nasıl kullanıldığını keşfedin.
Veri, analitik ve yapay zeka (AI) gibi alanlarda her zaman itici bir faktör olmuştur. Aslında, verileri toplama, üretme ve kullanma şeklimiz, akıllı sistemlerin geleceğini şekillendiriyor. Örneğin, sürücüsüz arabalar, yollarda güvenli bir şekilde nasıl gezineceklerini öğrenmek için trafik işaretlerinden yaya hareketlerine kadar milyonlarca etiketli görüntüye ve sensör okumasına bağlıdır.
Bu ilerlemeyi destekleyen en hayati veri türlerinden biri, özellikle otonom araçlar ve güvenlik gibi alanlarda, resim ve videolar gibi görsel verilerdir.
Özellikle, makinelerin bu görsel bilgileri yorumlamasını sağlayan yapay zeka alanına bilgisayarlı görü denir. Sistemlerin, yüz tanıma, trafik işareti tespiti ve tıbbi görüntü analizi gibi görevleri destekleyerek, insanlar gibi görsel girdileri anlamasına ve analiz etmesine yardımcı olur.
Ancak, 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 araştırıyorlar.
Sentetik veri, gerçek dünya görüntülerini ve videolarını yakından taklit eden yapay olarak oluşturulmuş görselleri ifade eder. 3D modelleme, bilgisayar simülasyonları ve gerçekçi yeni örnekler üretmek için gerçek verilerden kalıpları öğrenen Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar) gibi üretken yapay zeka yöntemleri gibi teknikler kullanılarak oluşturulur.
Sentetik verinin yakında yapay zeka geliştirmede kritik bir rol oynaması bekleniyor - Gartner, 2030 yılına kadar gerçek dünya verilerinden daha önemli hale geleceğini tahmin ediyor. Bu makalede, bilgisayarlı görü bağlamında sentetik verinin ne olduğunu, nasıl oluşturulduğunu ve gerçek dünya senaryolarında nerede uygulandığını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Bilgisayarlı görüde sentetik veri nedir?
Çeşitli ortamlarda ve koşullarda nesneleri tespit etmek için bir Vision AI modeli eğitmek istediğinizi varsayalım. Yalnızca gerçek dünya verilerine güvenmek zor ve bazen de sınırlayıcı olabilir.
Bu arada, sentetik veriler, çeşitli yapay olarak oluşturulmuş koşullarda nesneler içeren doğru veri kümesini oluşturmak için kullanılabilir. 3D modelleme ve simülasyonlar gibi araçları kullanan geliştiriciler, aydınlatma, açılar ve nesne yerleşimi gibi faktörler üzerinde hassas kontrol ile görüntüler oluşturabilir. Bu da model eğitimi için gerçek dünya verilerinden daha fazla esneklik sunar.
Sentetik veri, gerçek dünya verilerini toplamanın zor veya imkansız olduğu durumlarda özellikle yararlıdır. Örneğin, bir modeli koşma, çömelme veya yere yatma gibi çok çeşitli pozlarda insanları tanımak üzere eğitmek, birçok farklı ortamda, açıda ve aydınlatma koşulunda binlerce fotoğraf çekmeyi gerektirecektir.
Öte yandan, sentetik verilerle geliştiriciler, doğru etiketlerle bu varyasyonları kolayca oluşturabilir, zamandan ve emekten tasarruf sağlarken model performansını artırabilir.
Şekil 1. Farklı insan pozları ve ışıklandırma varyasyonları içeren sentetik bir veri kümesi (kaynak).
Yapay zekada sentetik ve gerçek verilerin karşılaştırılması
Şimdi de sentetik veri ve gerçek veri arasındaki farklara daha yakından bakalım. Her ikisinin de Yapay Zeka modellerini eğitme konusunda artıları ve eksileri vardır.
Örneğin, sentetik veri, gerçek verileri toplamak zor olduğunda faydalıdır, ancak gerçek hayatta bulunan her küçük ayrıntıyı yakalayamayabilir. Aynı zamanda, gerçek veri daha otantiktir, ancak kaynak bulmak zor, etiketlemek zaman alıcı olabilir 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 senaryolarda daha iyi genelleme yapmasına ve önyargıyı azaltmasına yardımcı olur.
Şekil 2. Yapay zeka'da sentetik ve gerçek veriler. Görüntü: yazar.
Bilgisayarla görü modelleri için veri üretimine bir bakış
3D araçlarla sanal dünyalar inşa etmekten üretken yapay zeka kullanarak görüntüler oluşturmaya kadar, bilgisayarlı görü modelleri için sentetik eğitim verileri oluşturmak için kullanılan bazı yaygın yöntemler şunlardır:
3B modelleme: Geliştiriciler, dijital nesneler ve sahneler oluşturmak için 3B yazılımlar kullanır. Bu, aydınlatma, kamera açıları ve nesne yerleşimi gibi şeyler üzerinde tam kontrol sağlar ve insanlar, araçlar ve ortamların gerçekçi görüntülerini oluşturmak için kullanışlıdır.
Simülasyonlar: Bunlar, trafik veya fabrika ortamları gibi gerçek dünya durumlarını fizik tabanlı motorlar kullanarak yeniden oluşturur. Simülasyonlar, robotik ve sürücüsüz arabalar gibi alanlarda güvenli bir şekilde eğitim verileri oluşturmak için kullanışlıdır.
Üretken çekişmeli ağlar: GAN'lar, biri görüntü oluşturan, diğeri ise bunları değerlendiren iki ağdan oluşan bir tür derin öğrenme modelidir. 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 rastgeleştirme: 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 uyarlanabilir hale getirmektir.
Şekil 3. Veri örnekleri: (a) 3B model tabanlı, (b) sentetik çoklu nesne sahneleri ve (c) gerçek veri kümesi görüntüleri (kaynak).
Sentetik verilerle görüntü yapay zekası modeli eğitimi
Sentetik veri oluşturmak için kullanılan farklı yöntemlerden bazılarını tartıştığımıza göre, yapay zeka modellerini eğitmek için nasıl kullanıldığına göz atalım.
Oluşturulduktan sonra, sentetik veriler genellikle gerçek dünya verileriyle aynı şekilde doğrudan eğitim hattına entegre edilebilir. Genellikle nesne etiketleri, sınırlayıcı kutular veya segmentasyon maskeleri gibi gerekli açıklamaları içerir, yani modellerin etiketli girdi-çıktı çiftlerinden öğrendiği ve manuel etiketlemeye gerek kalmadan denetimli öğrenme görevleri için kullanılabilir.
Eğitim sırasında, model, özellikleri algılamayı, desenleri tanımayı ve nesneleri sınıflandırmayı öğrenmek için sentetik görüntüleri işler. Bu veriler, modelin sıfırdan bir ilk sürümünü oluşturmak veya mevcut bir veri kümesini zenginleştirmek için kullanılabilir ve model performansını iyileştirmeye yardımcı olur.
Birçok iş akışında, sentetik veri ön eğitim için de kullanılır ve modellere gerçek dünya örnekleriyle ince ayar yapılmadan önce geniş bir temel anlayış sağlar. Benzer şekilde, genelleştirmeyi iyileştirmek ve aşırı öğrenmeyi 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 alan ve maliyetli manuel veri toplama çabalarına olan bağımlılığı azaltabilir.
Bilgisayarlı görüde sentetik verinin gerçek dünya uygulamaları
Sentetik veriler daha pratik ve erişilebilir hale geldikçe, çeşitli gerçek dünya Görüntü AI kullanım durumlarında benimsenmeye başladığını görüyoruz. Kullanıldığı en etkili bilgisayarlı görü uygulamalarından bazılarını keşfedelim.
Otonom araçlarda nesne tespiti için sentetik veri kullanma
Kendi kendine giden arabalara güvenli bir şekilde sürüşü öğretmek, modelleri nadir veya tehlikeli durumlar da dahil olmak üzere çok çeşitli senaryolarda eğitmeyi gerektirir. Ancak, bu uç durumlar için gerçek dünya verilerini toplamak zor ve bazen de güvenli olmayabilir. Sentetik veriler, modellerin zor durumlarda nesneleri algılamayı öğrenebileceği sahneler oluşturmaya yardımcı olabilir. Ayrıca, tüm kendi kendine giden arabalar aynı donanımı kullanmadığından, farklı sensör konfigürasyonlarını taklit edebilir.
NVIDIA'nın DRIVE Sim platformu bunun harika bir örneğidir. Fotogerçekçi 3D modeller, sanal ortamlar ve sensör simülasyonları kullanarak yüksek kaliteli sentetik veriler oluşturur. Ayrıca, tek bir görüntüden birden fazla sürüş açısının görüntülerini de oluşturabilir. Bu gibi sentetik verileri kullanmak, modelin etkili bir şekilde öğrenmesi için ihtiyaç duyduğu çeşitliliği sağlarken, pahalı gerçek dünya testlerine olan ihtiyacı azaltmaya yardımcı olur.
Şekil 4. Tek bir görüntüden birden fazla sürüş görünümü oluşturma (kaynak).
Sentetik veri ile tıbbi görüntüleme yapay zekasında yanlılığı azaltma
Nesne tespiti ve örnek segmentasyonu gibi görevleri destekleyen Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modelleri, tıbbi görüntüleme uygulamaları için özel olarak eğitilebilir. Bununla birlikte, gerçek dünya eğitim verileri genellikle tüm demografik gruplardan hastaları yeterince temsil etmeyebileceğinden, önyargılar içerir.
Örneğin, cilt kanseri, daha koyu ten rengine sahip kişilerde daha az sıklıkla teşhis edilir ve bu popülasyonlar için sınırlı verilere yol açar. Bu dengesizlik, özellikle histopatoloji, göğüs röntgeni ve dermatoloji gibi alanlarda yanlış teşhislere ve eşitsiz sağlık hizmeti sonuçlarına katkıda bulunabilir.
Sentetik görüntüler, verilerdeki bu boşluğu kapatmaya yönelik bir adım atmada rol oynayabilir. Çeşitli doku anormallikleri, çok çeşitli akciğer rahatsızlıkları ve farklı lezyon türlerine sahip cilt tonları gibi ek, çeşitli örnekler oluşturarak, sentetik veriler yetersiz temsil edilen gruplar arasında model performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Araştırmacılar şu anda bu hedefleri desteklemek için sentetik veri kümeleri geliştirmek ve doğrulamak üzerinde çalışıyorlar. Ayrıca, sentetik verilerin gerçek hasta kayıtlarına dayanmadan tıbbi araçları ve tedavi stratejilerini test etmek için nasıl kullanılabileceğini araştırıyorlar, bu da hasta gizliliğini korurken araştırmayı hızlandırmaya yardımcı oluyor. Bu çalışma sayesinde, sentetik veriler daha kapsayıcı, doğru ve etik tıbbi yapay zeka sistemlerinin önünü açıyor.
Hassas tarım için sentetik veri ile tarımsal yapay zekayı ilerletmek
Tarım uygulamaları için Görüntü İşleme (Vision) Yapay Zeka sistemleri oluşturmak, büyük miktarda etiketlenmiş veriye erişime bağlıdır. Ancak, mahsullerin, hastalıkların ve tarla koşullarının resimlerini toplamak ve etiketlemek yavaş, pahalıdır ve genellikle hava durumu, büyüme mevsimleri veya belirli alanlara ulaşmanın zorluğu gibi şeyler tarafından sınırlanır.
Bu zorluklar, bitki hastalıklarını tespit etme, ekinleri izleme veya verimleri tahmin etme gibi görevleri yerine getirmek için bilgisayarlı görü modellerini eğitmeyi zorlaştırır. Sentetik veriler, farklı çiftçilik ortamlarını taklit ederek faydalı eğitim örnekleri oluşturarak yardımcı olabilir.
Şekil 5. Gelişmiş hastalık tespiti için sentetik görüntüler kullanma (kaynak).
Önemli çıkarımlar
Sentetik veri kullanmak, özellikle gerçek dünya verilerinin sınırlı veya elde edilmesi zor olduğu alanlardaki bilgisayarlı görü sistemleri için, yapay zeka modeli eğitiminde önemli bir adımı temsil eder. Pahalı, zaman alıcı olabilen veya gizlilik endişeleri yaratan gerçek fotoğraflara veya videolara yalnızca güvenmek yerine, sentetik veri talep üzerine gerçekçi, etiketli görüntüler oluşturmamızı sağlar.
Otonom sürüş, hastalık tespiti veya ürün izleme gibi görevler için Vision AI modellerini eğitmeyi kolaylaştırır. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, sentetik verilerin inovasyonu hızlandırmada ve endüstriler genelinde erişilebilirliği artırmada daha da büyük bir rol oynaması bekleniyor.
