Sentetik veriler hakkında bilgi okuyun

Sentetik veriler, yapay zeka modellerini geliştirmek, hassas verileri korumak ve önyargıyı azaltmak için gerçek verileri genişletmek veya değiştirmek için bir bilgisayarda oluşturulan bilgidir. Sentetik veriler, gerçek dünya örneklerinde makine öğrenimi modellerinin eğitilmesiyle birlikte gelen lojistik, etik ve gizlilik sorunlarının çoğunun azaltılmasına yardımcı olur.

Synthetic Data hakkında daha fazla bilgi edinin

Sentetik sekmeli veri oluşturma hakkında bir video izleyin

Bu öğretici programdaki adımları önizlemek için bu videoyu izleyin. Videoda gösterilen kullanıcı arabiriminde küçük farklılıklar olabilir. Videonun, yazılı öğretici programın bir arkadaşı olması amaçlanmıştır.

Bu video, bu belgedeki kavramları ve görevleri öğrenmek için görsel bir yöntem sağlar.

Sentetik sekmeli veri oluşturmak için bir eğitmen deneyin

Bu öğretici programda şu görevleri tamamlayabilirsiniz:

• Görev 1: Proje açılması
• Görev 2: Projenize veri ekleme
• Görev 3: Sentetik veri akışı yaratılması
• Görev 4: Veri akışını ve çıkışını gözden geçirin

• Bu öğretici programı tamamlamaya ilişkin ipuçları

  Resimdeki videoyu kullan

  İpucu: Videoyu başlatın, daha sonra siz öğretici programda gezinirken video, resim içinde resim moduna geçer. Resimdeki resimle en iyi deneyimi elde etmek için video içindekiler tablosunu kapatın. Bu öğretici programdaki görevleri tamamlarken videoyu izleyebilmek için resimdeki modu kullanabilirsiniz. İzlemek istediğiniz her görev için zaman damgalarını tıklatın.

  Aşağıdaki canlandırmalı resim, resimdeki video resminin ve içindekiler tablosunun özelliklerinin nasıl kullanılacağını gösterir:

  

  Toplulukta yardım alma

  Bu öğretici programla ilgili yardıma gereksinim duyarsanız, Cloud Pak for Data Community tartışma forumundabir soru sorabilir ya da bir yanıt bulabilirsiniz.

  Tarayıcı pencerelerinizi ayarlayın

  Bu öğretici programı tamamlama konusunda en iyi deneyimi sağlamak için Cloud Pak for Data olanağını bir tarayıcı penceresinde açın ve bu eğitmen sayfasını iki uygulama arasında kolayca geçiş yapmak üzere başka bir tarayıcı penceresinde açık tutun. Takip edilmesini kolaylaştırmak için iki tarayıcı penceresini yan yana düzenlemeyi düşünün.

  

  İpucu: Kullanıcı arabiriminde bu öğretici programı tamamlarken kılavuzlu bir turla karşılaşırsanız, Belki daha sonraseçeneğini tıklatın.

  
  En üste dön
  

• Görev 1: Proje açma
  
  

  Varlıkları depolamak için bir proje gerekir.

  Bir kum havuzu projesinin nasıl yaratılacağını ve bir hizmetin nasıl ilişkilendirileceğini görmek için videoyu izleyin. Daha sonra, var olan bir projeniz olduğunu doğrulamak ya da bir korumalı alan projesi yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  • Bir kum havuzu projesinin nasıl yaratılacağını ve bir hizmetin nasıl ilişkilendirileceğini görmek için videoyu izleyin

    Bu video, bu belgedeki kavramları ve görevleri öğrenmek için görsel bir yöntem sağlar.

  1. watsonx ana ekranında Projects (Projeler) bölümüne gidin. Listelenen herhangi bir proje görürseniz, Görev 2' ye geçin. Herhangi bir proje görmüyorsanız, proje yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin.

  2. Çalışma yeri projesi yaratöğesini tıklatın. Proje yaratıldığında, Projeler bölümünde kum havuzu projesini görürsünüz.

  Daha fazla bilgi için veya bir video izlemek için bkz. Proje oluşturma.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, Projeler bölümünde listelenen kum havuzunun olduğu ana ekranı gösterir. Artık Bilgi İstemi Laboratuvarını açmaya hazırsınız.
  
  

  

  
  En üste dön
  

• Görev 2: Projenize veri ekleme
  
  

  Bu görevi önizlemek için 00:24adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Bu öğretici programda kullanılan veri kümesi, bir şirketin müşterileri hakkında topladığı tipik bilgileri içerir ve Örnekler 'de bulunur. Örneklerde veri kümesini bulmak ve projenize eklemek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Örneklerdeki Müşteri veri kümesine erişin.

  2. Projeye ekle' yi tıklatın.

  3. Listeden projenizi seçin ve Ekledüğmesini tıklatın.

  4. Veri kümesi eklendikten sonra Projeyi Görüntüledüğmesini tıklatın.

  Örneklerden projenize veri varlıkları ekleme hakkında daha fazla bilgi için bkz. Not defterindeki verileri yükleme ve verilere erişme.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, projedeki Varlıklar sekmesini gösterir. Artık sentetik veri akışını oluşturmaya hazırsınız.
  
  

  

  
  En üste dön
  

• Görev 3: Sentetik veri akışı yaratılması
  
  

  Bu görevi önizlemek için 00:43adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Üretim verilerine dayalı olarak sentetik sekmeli veriler ya da görsel akışlar ve modelleme algoritmaları kullanarak özel bir veri şeması oluşturan bir veri akışı oluşturmak için Synthetic Data Generator (Sentetik Veri Oluşturucu) olanağını kullanın. Projenizde sentetik bir veri akışı varlığı yaratmak için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Projenizdeki Varlıklar sekmesinde Yeni görev > Yapay tablo verisi Oluşturma una lerde una lerde una girin girin girin girin.
  2. Ad için Bank customersyazın.
  3. Oluştur'u tıklatın.
  4. Synthetic Data Generator (Sentetik Veri Oluşturucu 'ya Hoş Geldiniz) ekranında First time user(İlk Kullanıcı) seçeneğini tıklatın ve Continue(Devam) seçeneğini tıklatın. Bu seçenek, veri akışını oluşturmanız için size kılavuzlu bir deneyim sağlar.
  5. İki kullanım senaryounu gözden geçirin:
     • Var olan verilerinizden yararlanın: Üretim verilerinize dayalı olarak yapılandırılmış bir sentetik veri kümesi oluşturun. Dışa aktarmadan önce bir veritabanına bağlanabilir, bir dosyayı, maskeyi içe aktarabilir ya da karşıya yükleyebilir ve çıkışınızı oluşturabilirsiniz.
     • Özel verilerden oluştur: Meta verilere dayalı yapılandırılmış bir sentetik veri kümesi oluştur. Her çizelge kolonundaki verileri, bunların dağıtımlarını ve ilintilerini tanımlayabilirsiniz.
  6. Var olan verilerinizden yararlanın kullanım senaryounu seçin ve var olan verileri içe aktarmak için İleri düğmesini tıklatın.
  7. Örneklerden eklediğiniz müşteri veri varlığını kullanmak için Projeden veri seç seçeneğini tıklatın.
     1. Veri varlığı > customers.csvseçeneklerini belirleyin.
     2. Seç'i tıklatın.
     3. İleri'yi tıklatın.
  8. Sütun listesinde creditcard_numberiçin arama yapın.
     1. CREDITCARD_NUMBERiçin Anonymize sütununda, müşterilerin kredi kartı numaralarını maskelemek için Evet seçeneğini belirleyin.
     2. İleri'yi tıklatın.
  9. Eşik seçenekler sayfasındaki varsayılan ayarları kabul edin. Bu seçenekler, verilerinizdeki her bir sütunu değiştirmek için bir aday istatistiksel dağılımlar kümesini kullanarak üretim verilerinize dayalı olarak sentetik veriler oluşturur. İleri'yi tıklatın.
  10. Dosya adıiçin bank_customers.csvyazın ve İleri' yi tıklatın.
  11. Ayarları gözden geçirin ve Kaydet ve çalıştır' ı tıklatın. Synthetic Data Generator (Sentetik Veri Oluşturucu) aracı veri akışıyla birlikte görüntülenir. Çalıştırmanın tamamlanmasını bekleyin.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, Synthetic Data Generator(Sentetik Veri Oluşturucu) içindeki açık veri akışını göstermektedir. Artık veri akışını keşfedebilir ve çıkışı görüntüleyebilirsiniz.
  
  

  

  
  En üste dön
  

• Görev 4: Veri akışını ve çıktıyı gözden geçirin
  
  

  Bu görevi önizlemek için 01:48adresinden başlayan videoyu izleyin.

  Çalıştırma tamamlandığında, veri akışını keşfedebilirsiniz. Sentetik veri akışını ve sonuçları gözden geçirmek için aşağıdaki adımları izleyin:

  1. Düğüm panosunu kapatmak için Palet simgesini tıklatın.

  2. Ayarları görmek için İçe Aktar düğümünü çift tıklatın.

     1. Veri özelliklerini gözden geçirin. Araç, projeden veri kümesini okudu ve uygun veri özelliklerini doldurdu.
     2. Tipler bölümünü genişletin. Araç, veri kümesindeki değerleri ve sütunları okur.
     3. İptaldüğmesini tıklatın.

  3. Ayarları görmek için Anonymize düğümünü çift tıklatın.

     1. CREDITCARD_NUMBER sütununun anonim olacak şekilde ayarlandığını doğrulayın.
     2. Değerleri anonim hale getiri. ve. bölümünü genişletin. Burada değerlerin nasıl anonim hale getirildiğini özelleştirebilirsiniz.
     3. İptaldüğmesini tıklatın.

  4. Ayarları görmek için Mimic düğümünü çift tıklatın.

     1. Kaynak müşteri veri kümesindeki verileri taklit etmek için varsayılan ayarları gözden geçirin.
     2. İptaldüğmesini tıklatın.

  5. Ayarları görmek için Oluştur düğümünü çift tıklatın.

     1. Eşitlenmiş sütunlarlistesini gözden geçirin.
     2. İsteğe bağlı: İlintiler ve Gelişmiş Seçenekler' i gözden geçirin.
     3. İptaldüğmesini tıklatın.

  6. Ayarları görmek için Dışa Aktar düğümünü çift tıklatın.

     1. İsteğe bağlı: Varsayılan olarak, dışa aktarılan veriler projede saklanır. Dışa aktarılan verileri Db2 Warehousegibi bir bağlantıda saklamak için Yolu değiştir seçeneğini tıklatın.
     2. İptaldüğmesini tıklatın.

  7. Varlıklar sekmesine dönmek için proje adınızı tıklatın.

     

  8. Oluşturulan sentetik sekmeli verilerin önizlemesini görmek için bank_customers.csv dosyasını tıklatın.

  İlerlemenizi denetleyin

  Aşağıdaki resim, dışa aktarılan, oluşturulan sentetik sekmeli veri kümesini göstermektedir.
  
  

  

  
  En üste dön
  

Sonraki adımlar

watsonx.ai:

• Verileri iyileşir
• Jupyter not defterindeki verileri analiz edin
• Makine öğrenimi modelleri oluşturun

Ek kaynaklar

• Diğer videolarıgörüntüleyin.

• Uygulamalı deneyim elde etmek için Örnekler içinde örnek veri kümelerini, projeleri, modelleri, bilgi istemlerini ve dizüstü bilgisayarları bulun:

  Verileri analiz etmeye ve modeller oluşturmaya başlamak için projenize ekleyebileceğiniz Not defterleri .

  Dizüstü bilgisayarlar, veri kümeleri, bilgi istemleri ve diğer varlıkları içeren içe aktarabileceğiniz Projeler .

  Modelleri iyileştirmek, çözümlemek ve oluşturmak için projenize ekleyebileceğiniz Veri kümeleri .

  Bir temel model istemek için Bilgi İstemi Laboratuvarı 'nda kullanabileceğiniz Bilgi İstemleri .

  Bilgi İstemi Laboratuvarı 'nda kullanabileceğiniz Foundation modelleri .

• watsonxürününe genel bakış

Üst konu: Hızlı başlangıç eğitmenleri