syntheticAIdata ,Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI ,MockThis ,Entry Point AI - Fine-tuning Platform for Large Language Models ,Incribo , sont les meilleurs outils payants/free données synthétiques.
24
24
syntheticAIdata génère des données synthétiques de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle en vision, avec le soutien de Microsoft et NVIDIA.
16.2K
3.4K
Générez des données d'entraînement étiquetées pour l'IA de vision par ordinateur.
9.5K
2.2K
Entry Point AI est une plateforme conviviale pour la formation de modèles linguistiques personnalisés.
Les données synthétiques désignent des données générées artificiellement plutôt que collectées à partir d'événements du monde réel. Elles sont créées à l'aide d'algorithmes et de modèles statistiques pour imiter les caractéristiques et les motifs des données réelles. Les données synthétiques ont gagné en importance dans l'IA et l'apprentissage automatique en raison de leur capacité à surmonter les limitations associées aux données réelles, telles que les préoccupations liées à la confidentialité, la rareté des données et les ensembles de données déséquilibrés.
données synthétiques dispose déjà de plus de 5 outils AI.
données synthétiques dépasse déjà 25.8K visites utilisateurs par mois.
données synthétiques existe déjà au moins 0 outils AI ayant plus d'un million de visites mensuelles.
| Fonctionnalités principales | Prix | Comment utiliser | |
|---|---|---|---|
| Entry Point AI - Fine-tuning Platform for Large Language Models |
Entry Point AI est une plateforme conviviale pour la formation de modèles linguistiques personnalisés. |
Pour utiliser Entry Point AI, suivez ces étapes : 1. Identifiez la tâche que vous souhaitez que votre modèle linguistique exécute. 2. Importez des exemples de la tâche souhaitée dans Entry Point AI à partir d'un fichier CSV. 3. Évaluez les performances des modèles ajustés à l'aide des outils d'évaluation intégrés. 4. Collaborez avec vos coéquipiers pour gérer le processus de formation et suivre les performances du modèle. 5. Utilisez les outils de jeu de données pour filtrer, modifier et gérer vos données. 6. Générez des exemples synthétiques à l'aide de la fonctionnalité d'IA Data Synthesis. 7. Exportez les modèles ajustés ou utilisez-les directement dans vos applications. |
|
| Incribo |
Incribo propose des données synthétiques de haute qualité à un prix abordable, imitant les données réelles sans compromettre la confidentialité. |
Pour utiliser Incribo, vous pouvez créer un compte sur le site web et accéder aux fonctionnalités de génération de données. Vous pouvez spécifier le format, la structure et la taille de l'ensemble de données synthétiques dont vous avez besoin. Les algorithmes avancés et les modèles d'Incribo généreront ensuite les données synthétiques en fonction de vos besoins. |
|
| MockThis |
Créez facilement des données simulées avec MockThis, un outil alimenté par l'IA qui utilise GPT pour des données synthétiques réalistes. |
Pour utiliser MockThis, il suffit de visiter le site web ou d'accéder à l'API. Entrez le nombre souhaité d'exemples et définissez le format des données à l'aide de JSON ou choisissez parmi les interfaces disponibles. Soumettez la demande et recevez les données simulées générées au format JSON en résultat. |
|
| Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI |
Générez des données d'entraînement étiquetées pour l'IA de vision par ordinateur. |
Inscrivez-vous pour obtenir un compte, choisissez l'ensemble de données désiré et accédez aux données synthétiques pour l'entraînement de l'IA de vision par ordinateur. |
|
| syntheticAIdata |
syntheticAIdata génère des données synthétiques de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle en vision, avec le soutien de Microsoft et NVIDIA. |
Pour utiliser syntheticAIdata, suivez ces étapes: 1. Téléchargez votre modèle 3D en utilisant le tableau de bord basé sur le web. 2. Configurez les options de génération de données, telles que les arrière-plans et l'éclairage, ou utilisez les options par défaut. 3. Téléchargez les données synthétiques générées, qui peuvent être stockées dans votre compte pour une utilisation future. 4. Intégrez la solution avec des services basés sur le cloud ou importez les données dans vos environnements de développement pour former vos modèles d'intelligence artificielle. |
syntheticAIdata génère des données synthétiques de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle en vision, avec le soutien de Microsoft et NVIDIA.
Générez des données d'entraînement étiquetées pour l'IA de vision par ordinateur.
Créez facilement des données simulées avec MockThis, un outil alimenté par l'IA qui utilise GPT pour des données synthétiques réalistes.
Un détaillant génère des données client synthétiques pour entraîner un système de recommandation sans exposer les informations réelles des clients.
Un fournisseur de soins de santé utilise des dossiers médicaux synthétiques pour développer un modèle de prédiction des maladies tout en préservant la confidentialité des patients.
Une institution financière génère des données de transactions synthétiques pour détecter des activités frauduleuses sans compromettre les données sensibles des clients.
Un détaillant génère des données client synthétiques pour entraîner un système de recommandation sans exposer les informations réelles des clients.. Un fournisseur de soins de santé utilise des dossiers médicaux synthétiques pour développer un modèle de prédiction des maladies tout en préservant la confidentialité des patients.. Une institution financière génère des données de transactions synthétiques pour détecter des activités frauduleuses sans compromettre les données sensibles des clients.
{/if]Adresse les préoccupations en matière de confidentialité des données en générant des données non sensibles.
Surmonte les problèmes de rareté des données, notamment pour les événements rares ou les classes sous-représentées.
Permet l'augmentation des données pour améliorer les performances et la généralisation des modèles.
Facilite le partage des données et la collaboration sans compromettre la confidentialité.
Permet la création d'ensembles de données diversifiés et équilibrés.
