[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-data-augmentation::tr":3,"gloss-cluster-data-augmentation::tr":20,"gloss-next-data-augmentation::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"data-augmentation","output","Veri Artırma (Data Augmentation)","Veri artırma, bir makine öğrenmesi modelini eğitmek veya değerlendirmek için kullanılan bir veri kümesini genişletmek, çeşitlendirmek ve yeniden dengelemek amacıyla mevcut verilerin — görüntü, metin, ses veya yapılandırılmış tablo kayıtlarının — sentetik, gerçekçi varyasyonlarının üretilmesidir; bu, sıfırdan tamamen yeni gerçek dünya örnekleri toplamanın veya manuel etiketlemenin maliyetinden, gecikmesinden ve önemli lojistik zorluğundan kaçınır. Birçok alan için — nadir üretim kusurları, olağandışı tıbbi durumlar, düşük frekanslı dolandırıcılık kalıpları — bu örnekler, harcanan bütçe ne kadar olursa olsun, normal veri toplama kanalları aracılığıyla yeterli hacimde pratik olarak elde edilemeyebilir. Klasik veri artırma, basit, mekanik dönüşümler kullanırdı (görüntüleri döndürme, çevirme veya kırpma; bir cümledeki tek tek kelimeleri eş anlamlılarıyla değiştirme), modern üretken yapay zeka tabanlı veri artırma ise bunun yerine görüntü üretimi, metin üretimi ve img2img modellerini kullanarak basit geometrik dönüşümlerin çok ötesine geçen, gerçekten yeni, istatistiksel olarak gerçekçi sentetik örnekler oluşturur — bir üretim kalite kontrol modeli için nadir bir kusur türünün ek eğitim görüntülerini üretmek veya gerçek geçmiş konuşma verilerinde gerçekten yetersiz temsil edilen uç durumlarda bir destek sohbet botunu eğitmek ve değerlendirmek için sentetik müşteri destek konuşmaları oluşturmak gibi. SaaS geliştiricileri için neden önemli: kendi modellerini eğiten veya ince ayar yapan herhangi bir SaaS ürünü (yalnızca bir temel model API'sini çağırmak yerine), klasik \"yeterli etiketli veri yok, özellikle nadir\u002Fuç durumlar için\" sorunuyla karşılaşır ve üretken veri artırma artık standart bir çözümdür — özellikle hedef sınıfın gerçek örneklerinin doğası gereği nadir olduğu (endüstriyel kusurlar, nadir tıbbi durumlar, olağandışı dolandırıcılık kalıpları) veya gizlilik kısıtlamalarının gerçek kullanıcı verisi kullanımını sınırladığı bilgisayarla görü ürünleri için değerlidir. Ayrıca, modelin başlangıçta eğitilmediği düşmanca veya uç durum örnekleri üreterek mevcut modelleri stres testine tabi tutmak ve kırmızı takım (red-team) uygulamak için de kullanılır. Somut bir örnek — kusur tespitini iyileştiren bir üretim KK SaaS'ı: (1) ekibin kusur sınıflandırma modeli özellikle \"kıl çatlağı\" kusurlarında düşük performans gösteriyor çünkü eğitim setinde bu türden yalnızca 40 gerçek etiketli örnek var, buna karşılık rutin üretim çalışmalarından kolayca elde edilebilen binlerce \"kusur yok\" örneği mevcut; (2) ekip, sahip oldukları 40 gerçek örneğin görsel özelliklerine (genişlik, uzunluk, dallanma deseni) dikkatle koşullanmış, yüzlerce aksi takdirde temiz ürün fotoğrafına makul kıl çatlağı desenleri sentetik olarak eklemek için bir görüntü üretimi ve inpainting iş akışı kullanır; (3) şimdi 40 gerçek artı yaklaşık 2.000 sentetik çatlak örneğinden oluşan zenginleştirilmiş veri kümesi, sınıflandırıcıyı önceki kontrol noktasından yeniden eğitmek için kullanılır; (4) doğrulama, yine de yalnızca eğitim sırasında hiç görülmemiş, gerçek, ayrı tutulmuş örneklere karşı gerçekleştirilir, çünkü sentetik veri gerçek dünya doğrulamasını tamamlamalı — asla tam olarak yerini almamalıdır — böylece modelin gerçek, fiziksel olarak gerçek kusur özellikleri yerine sessizce üretici modele özgü yapaylıklar öğrenme riskinden kaçınılır.","Veri artırma, mevcut eğitim verisinin sentetik varyasyonlarını üretir; görüntü, metin veya sesle veri kümesini büyütür ve çeşitlendirir.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"image-generation","Görsel Üretimi",{"slug":18,"name":19},"image-to-image","Görselden Görsele",[21,25,29,33,36,40,43,46,49,52,55,58],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"abstention","Yanıttan Kaçınma","2026-08-24T03:30:02+00:00",{"slug":26,"category":5,"name":27,"updated_at":28},"ai-copywriting","Yapay Zeka Metin Yazarligi","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":32},"ai-watermarking","Yapay Zeka Filigranı","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":34,"category":5,"name":35,"updated_at":32},"aspect-ratio-control","En-Boy Oranı Kontrolü",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":39},"audio-generation","Ses Üretimi (Audio Generation)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":32},"audio-super-resolution","Ses Süper Çözünürlüğü",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":39},"avatar-generation","Avatar Üretimi (Avatar Generation)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":39},"background-removal","Arka Plan Kaldırma (Background Removal)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":32},"batch-image-generation","Toplu Görsel Üretimi",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":28},"brand-voice","Marka Sesi",{"slug":56,"category":5,"name":57,"updated_at":28},"cfg-scale","CFG Ölçeği (Classifier-Free Guidance)",{"slug":59,"category":5,"name":60,"updated_at":32},"character-consistency","Karakter Tutarlılığı"]