Suve, araştırma, eğitim ve ürün geliştirme alanlarında veri ihtiyacını karşılamak üzere geliştirilmiş bir sentetik veri üretim sistemidir. Gerçek veri kullanımında karşılaşılan yasal, etik veya operasyonel engelleri ortadan kaldırarak, kullanıcıya bağlamlı, gerçekçi ve kullanılabilir veri kümeleri sunar.
Günümüzde veriye erişim, teknolojik gelişimin ve bilimsel ilerlemenin ön koşullarından biri haline gelmiştir. Ancak ne yazık ki bu ihtiyaç, özellikle eğitim kurumları, girişimciler ve araştırmacılar için çoğu zaman erişilemeyen bir kaynak haline dönüşmektedir. Veri setleri ya yoktur ya da vardır ama kullanılamaz; çünkü ya etik kısıtlamalar vardır, ya da erişim maliyetleri oldukça yüksektir. İşte tam bu noktada, Suve devreye giriyor.
Suve, yapay zekâ temelli sentetik veri üretimiyle bu sorunu kökten çözen bir platformdur. Gerçek verilerin istatistiksel ve yapısal özelliklerine sahip ama birebir aynı olmayan yeni veri setleri üretir. Böylece etik dışı kullanıma yol açmadan, veri ihtiyacı duyan herkes için erişilebilir ve sürdürülebilir bir kaynak oluşturur.
Sorun: Araştırmacılar, öğrenciler ve küçük işletmeler için veri setlerine ulaşmak çok daha zor
- Gerçek veriye ulaşım, kişisel verilerin korunması, regülasyonlar (KVKK / GDPR), finansal kısıtlar ya da erişim engelleri nedeniyle her zaman mümkün değildir.
- Başta eğitimciler, tez öğrencileri ve yeni girişimler olmak üzere, çoğu kişi model eğitimi, test ve simülasyon için gerekli verilere ulaşamadığı için projelerini ertelemek zorunda kalır.
- Örneğin bir öğrenci yapay zekâ projesi yapmak ister ama elinde yeterli büyüklükte sınıflandırılmış bir metin ya da sağlık verisi yoksa, yolun başında durmak zorunda kalır.
- Benzer şekilde bir girişim, MVP ürününü test edecek kadar veri bulamazsa, yatırımcılara gitmeden önce bile tıkanır.
Suve’nin Çözümü
Suve, bu verimsiz döngüyü kırmak için özel olarak geliştirildi. Amacı, gerçek verilere ulaşamayan kullanıcıların, etik ve güvenli şekilde kullanılabilir yapay veri üretmesini sağlamak.
Temel avantajları şunlardır:
- ✅ Gerçek verinin istatistiksel özelliklerini taklit eden ama birebir aynı olmayan veri üretimi
- ✅ Kişisel veriler içermez, dolayısıyla yasal ve etik risk taşımaz
- ✅ Farklı sektörlere uygun veri şablonları (eğitim, sağlık, finans, sosyal medya vb.)
- ✅ Doğal dil üzerinden API ile veri isteği yapılabilir: “Bana 12 yaş grubuna uygun 1000 satırlık hayvanlar hakkında metin verisi üret”
- ✅ Gelişmiş kullanıcılar için API ile programatik üretim
- ✅ Öğrenciler ve erken aşama girişimciler için ücretsiz kullanım planı
Teknik Yöntem
Suve, veri üretimini yalnızca şablonlar üzerinden yapmaz; yapay zekâ destekli modelleme ile yürütür. Bu sistemin temelinde:
- GAN (Generative Adversarial Networks): Gerçekçiliği yüksek sentetik görüntü ve sayısal veri üretimi için
- VAE (Variational Autoencoders): Dağılımları koruyarak çeşitli örnekler oluşturma
- LLM (Large Language Model) destekli dil veri üretimi
- Karma model yapıları: Metin, sayısal ve kategorik verilerin bir arada üretildiği kompleks modeller
Kullanıcı tarafından belirlenen parametreler (veri tipi, satır sayısı, alanlar vb.) ile üretilen veri, otomatik olarak dışa aktarılabilir (CSV, JSON, SQL, vb.).
Uygulama Alanları
Eğitim
Öğrenciler ve öğretmenler, sınıf içi yapay zekâ projeleri ya da veri bilimi etkinliklerinde veri üretebilir. Gerçek verilere ulaşmanın zor olduğu K12 seviyesinde bile güvenli eğitim verisi sağlanabilir.
Akademik Araştırmalar
Tez, makale ya da projelerde araştırmacılar, testleri ve analizleri için sentetik veriyle hızlı ve güvenli çalışabilir.
Girişimler
Yeni ürün testleri, prototip analizleri ve demo sunumları için Suve, kullanıcıya kısıtlı veri yerine sonsuz veri kaynağı sunar.
Sağlık
Gerçek hasta verisine ulaşmanın çok zor olduğu sağlıkta, anonim ama klinik örüntüleri taşıyan veri üretilebilir.
Kurumsal Etki ve Gelecek Vizyonu
Suve, kar amacı gütmeyen bir misyonla geliştirilen teknolojiler arasında en etkili olanlardan biridir. Özellikle Afrika ve Güney Asya gibi veri erişimi kısıtlı bölgelerde üniversiteler, girişimcilik merkezleri ve araştırma laboratuvarları için bir kaldıraç etkisi oluşturabilir. Geliştirilen modellerin eğitilmesinden test edilmesine kadar birçok süreçte, milyar dolarlık zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
Gelecekte Suve’nin, uluslararası açık bilim platformlarına entegre olarak bilimsel üretimde adaletin ve eşitliğin sağlanmasına katkıda bulunması hedeflenmektedir.
Veri yoksa bilim durur, öğrenme yavaşlar, yenilik ertelenir. Suve, bu engeli ortadan kaldırmak için tasarlanmış etik, etkili ve erişilebilir bir veri üretim platformudur. Her yaştan ve her disiplinden kullanıcı için bir katalizör görevi görür.
Bugünün dünyasında “veri gücü” değil, “veriyi adil üretebilme gücü” değerli. Suve işte tam da bu noktada geleceği şekillendiren bir araçtır.
Problem
- Gerçek verilere ulaşım çoğu zaman etik sınırlamalar, KVKK/GDPR düzenlemeleri veya yüksek lisanslama ücretleri nedeniyle mümkün değildir.
- Öğrenciler, akademisyenler, geliştiriciler ve girişimciler, projelerini test edebilecekleri veri setlerine ulaşmakta zorlanır.
- Veri eksikliği, özellikle yapay zekâ modellerinin eğitimi ve test sürecini geciktirir.
Çözüm
Suve, veriye ihtiyaç duyan herkes için özelleştirilebilir, hızlı ve güvenli bir veri üretim hizmeti sağlar:
- Alan bazlı veri üretimi: Eğitim, sağlık, finans, sosyal medya, üretim gibi farklı sektörlere uygun veri modelleri.
- Yaş ve kullanım senaryosuna göre özelleşen API ile kullanıcılar doğal dilde veri talebinde bulunabilir.
- Ücretsiz kullanım planı ile öğrenciler ve erken aşama girişimler desteklenir; ileri seviye kullanım için gelişmiş katmanlar sunulur.
Yöntem
- GAN (Generative Adversarial Networks), VAE (Variational Autoencoders) ve LLM destekli sentezleyiciler ile model tabanlı üretim.
- Gerçek veri örneklerine istatistiksel olarak benzer, ama anonim ve türetilmiş veriler üretir.
- Kullanıcılar, kaç kayıt, hangi alanlar, hangi veri tipi gibi detayları belirterek kendi veri kümelerini yapılandırabilir.
Kullanım Alanları
- Üniversiteler: Yüksek lisans ve doktora düzeyindeki akademik çalışmalarda veri ihtiyacını karşılar.
- Startup’lar: MVP geliştirme sürecinde gerçek veriye ihtiyaç duymadan model eğitimi ve test yapabilir.
- Araştırma Kurumları ve Laboratuvarlar: Simülasyonlar ve veri analizi çalışmaları için etik engeller olmadan kullanılabilir.
Uygulama Bilgileri
- Uygulama Adı: Suve
- Sektör: Eğitim, Araştırma, Veri Bilimi, Sağlık
- Anahtar Kelimeler: sentetik veri, GAN, yapay veri üretimi, veri anonimleştirme, açık bilim, veri seti API, eğitimde yapay zekâ
