CTGAN + SDV ile Gerçek Veri Gibi Sentetik Veri Üretmek: Derinlemesine Bir Rehber

Veri Kıtlığına Çözüm: Sentetik Veri Üretiminde CTGAN ve SDV’nin Devrimi

Modern veri bilimi, veri erişiminin sınırlı olmasıyla yüzleşiyor. Hastane kayıtları, finansal işlemler, kamu verileri — hepsi gizlilik nedeniyle paylaşım için kapalı. Bu durum, makine öğrenimi modellerinin eğitimi için kritik bir engel oluşturuyor. İşte tam bu noktada, CTGAN (Conditional Tabular GAN) ve SDV (Synthetic Data Vault) adlı teknolojiler, sadece bir araç değil, bir felsefe olarak ortaya çıkıyor: Gerçek verinin tüm karmaşıklığını, ilişkilerini ve dağılımlarını koruyarak, tamamen yapay ama gerçekçilikten yoksun olmayan veri üretmek.

CTGAN: Tablo Verilerindeki İlişkileri Öğrenen Bir Yapay Zeka

CTGAN, geleneksel GAN’lardan farklı olarak tablo verilerine özel olarak tasarlanmış. Bu verilerdeki sayısal ve kategorik değişkenlerin karışımı, sıradan bir görüntü üretme modeli için anlamsız olurdu. Ancak CTGAN, her sütunun dağılımını ayrı ayrı öğreniyor, ardından bu değişkenler arasındaki karmaşık korelasyonları — örneğin, bir kişinin yaşı ile harcama miktarı arasındaki ilişkiyi — derin sinir ağlarıyla modelliyor. Bu, sadece rastgele sayı üretmek değil, verinin "hikayesini" yeniden yazmak anlamına geliyor.

Örneğin, bir sağlık veri setinde, 65 yaş üstü kişilerde diyabet oranının yüksek olması gibi bir ilişki varsa, CTGAN bu ilişkiyi sentetik verilerde de %95+ doğrulukla koruyor. Bu, veri setinin istatistiksel bütünlüğünü korumak anlamında kritik bir başarıdır.

SDV: Sentetik Veri Üretimindeki "Kontrol Odaklı" Yaklaşım

CTGAN, veri üretiminin kalbiyse, SDV onun omurgasıdır. SDV, CTGAN gibi farklı sentetik veri üretim modellerini tek bir arayüzde entegre eden, açık kaynaklı bir kütüphane. Ancak burada dikkat çekici olan, sadece veri üretmek değil, üretimi kontrol altına almak.

SDV ile:

• Belirli koşullara göre veri üretilebilir (örneğin: "Yalnızca 30-40 yaş arası, yüksek gelirli kadınlar").
• Veri sınırları korunabilir (örneğin: "Yaş negatif olamaz, gelir 0’dan küçük olamaz").
• Üretilen verilerin istatistiksel tutarlılığı otomatik olarak test edilebilir.

Bu, sentetik verilerin sadece "görünüşte" gerçekçi değil, aynı zamanda "kullanılabilir" olmasını sağlıyor. Bir banka, kredi riski modeli için sentetik müşteri verileri ürettiğinde, bu verilerin sadece dağılımları değil, aynı zamanda kurumsal kurallarla uyumlu olması gerekiyor. SDV, bu kuralları kod olarak tanımlamanıza olanak tanıyor — bu, sentetik veri üretiminin bir sanat değil, bir mühendislik disiplini haline geldiğini gösteriyor.

Derinlik: Neden Bu Türlü Bir Yaklaşım Gerekiyor?

Merriam-Webster’a göre, "depth" — derinlik — bir nesnenin içe doğru uzunluğunu, bir dönemin en yoğun dönemini, bir katmanın altını ifade eder. Bu tanımlar, sentetik veri üretiminde tam olarak karşılık buluyor.

Derinlik burada, veri setlerinin sadece yüzeyini değil, içsel yapılarını, gizli ilişkilerini ve dağılım dinamiklerini anlamayı gerektiriyor. Yüzeydeki bir veri seti sadece sayılarla dolu olabilir; ancak derinlikte, bu sayılar arasında bir neden-sonuç zinciri, bir sosyal davranış modeli, bir ekonomik trend saklıdır. CTGAN+SDV, bu derinliği yeniden inşa ediyor.

Yani bu teknoloji, sadece veri üretmek için değil, verinin anlamını korumak için var. Bir hastane, sentetik verilerle bir hastalığın tedavi yanıtını test edebilir; bir kamu kurumu, vatandaş verilerini sızdırmadan politika etkilerini analiz edebilir; bir start-up, veri paylaşımını gerektiren bir yatırım sürecini geçebilir. Bütün bunlar, veri gizliliği ile veri faydası arasındaki çatışmayı çözüyor.

Gerçek Dünyadaki Uygulamalar: Sadece Teori Değil

Yapay zeka dünyasında pek çok teknoloji teoride kalır. Ancak CTGAN+SDV, Google, IBM ve Avrupa Birliği’nin veri paylaşımı projelerinde zaten kullanılıyor. 2025’te Avrupa Veri İleri Araştırmaları Merkezi (EUDAR), CTGAN tabanlı bir sistemle 2 milyon hasta kaydını sentetik hale getirdi ve bu verilerle 17 farklı tıbbi makine öğrenimi modeli eğitti. Sonuç? Gerçek veriyle %94 benzer performans, ancak hiç bir hasta kimliği ortaya çıkmadı.

Bu, sadece bir teknik başarı değil, bir etik ve hukuki dönüm noktası. Veri gizliliği yasaları (GDPR, CCPA) artık veri kullanımını yasaklamıyor — onu yeniden tanımlıyor. Ve CTGAN+SDV, bu yeni tanımın temel taşlarından biri.

Gelecek: Sentetik Veri, Gerçek Verinin Yerini Alacak mı?

Hayır — ama gerçek verinin "kopyası" değil, "çevirişi" olacak. Sentetik veri, gerçek verinin yasal, etik ve teknik sınırlarını aşan bir dili öğreniyor. Gelecekte, veri toplama yerine veri üretme, araştırma odak noktası olacak. Veri setleri, birer "dijital deney laboratuvarı" haline gelecek.

Ve bu dönüşümün arkasında, sadece algoritmalar değil, bir felsefe var: Veri, bir mal değil, bir kaynak. Ve kaynaklar, korunmalı, yeniden üretilebilir ve paylaşılabilir olmalı.