[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-synthetic-data::tr":3,"gloss-cluster-synthetic-data::tr":26,"gloss-next-synthetic-data::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"synthetic-data","core-ai","Sentetik Veri (Synthetic Data)","Sentetik veri, gerçek dünyadan toplanmak yerine bir model ya da algoritma tarafından üretilen eğitim veya değerlendirme verisidir. Ekipler bunu, gerçek örneklerin az, pahalı veya mahremiyet açısından hassas olduğu durumlarda bir görevi başlatmak için kullanır — örneğin güçlü bir modelle binlerce etiketli örnek üretip daha küçük ve ucuz bir modeli ince ayarlamak ya da test için uç senaryolar oluşturmak. İyi yapıldığında güçlü bir hızlandırıcıdır: modern modeller akıl yürütme ve kod için giderek daha çok özenle hazırlanmış sentetik veriyle eğitilir. Dikkatsiz yapıldığında ise üreticinin önyargılarını ve hatalarını taşır ve model çöküşü riskini doğurur. SaaS geliştiricileri için sentetik veri en çok değerlendirmeleri soğuk başlatmada, nadir sınıfları çoğaltmada ve büyük bir modelin davranışını çalıştırabileceğiniz küçük bir modele damıtmada işe yarar. Pratik güvenceler: bir örneği her zaman gerçek veriye veya insan incelemesine karşı doğrulayın, karışımda gerçek örnekler tutun ve sentetik etiketleri asla kesin doğru varsaymayın. Onu sizi yola çıkaran bir iskele olarak görün, gerçek sinyalin yerine geçen bir şey olarak değil.","Sentetik veri, toplanmak yerine modelle üretilen eğitim ya da değerlendirme verisidir; gerçek örnek az, pahalı ya da hassas olduğunda işe yarar.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"data-augmentation","Veri Artırma (Data Augmentation)",{"slug":15,"name":16},"distillation","Bilgi Damıtma (Knowledge Distillation)",{"slug":18,"name":19},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":21,"name":22},"llm-benchmark","LLM Kıyaslaması (LLM Benchmark)",{"slug":24,"name":25},"model-collapse","Model Çöküşü (Model Collapse)",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]