syntheticAIdata ,Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI ,MockThis ,Entry Point AI - Fine-tuning Platform for Large Language Models ,Incribo , là các công cụ trả phí/tự do dữ liệu tổng hợp tốt nhất.
24
24
syntheticAIdata tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thị giác, được hỗ trợ bởi Microsoft và NVIDIA.
16.2K
3.4K
Tạo dữ liệu đào tạo được gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo về trực quan.
9.5K
2.2K
Entry Point AI là một nền tảng thân thiện với người dùng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh.
Dữ liệu tổng hợp đề cập đến dữ liệu được tạo một cách nhân tạo thay vì được thu thập từ các sự kiện trong thế giới thực. Nó được tạo ra bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để mô phỏng các đặc điểm và mẫu dữ liệu thực. Dữ liệu tổng hợp đã trở nên quan trọng trong trí tuệ nhân tạo và học máy do khả năng vượt qua những hạn chế liên quan đến dữ liệu thực, như mối quan tâm về quyền riêng tư, hiếm hụt dữ liệu và tập dữ liệu không cân bằng.
dữ liệu tổng hợp đã có hơn 5 công cụ AI.
dữ liệu tổng hợp đã tự hào có hơn 25.8K lần truy cập người dùng mỗi tháng.
dữ liệu tổng hợp hiện đã có ít nhất 0 công cụ AI có hơn một triệu lần truy cập hàng tháng.
| Tính năng chính | Giá | Cách sử dụng | |
|---|---|---|---|
| Entry Point AI - Fine-tuning Platform for Large Language Models |
Entry Point AI là một nền tảng thân thiện với người dùng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh. |
Để sử dụng Entry Point AI, làm theo các bước sau: 1. Xác định nhiệm vụ mà bạn muốn mô hình ngôn ngữ của mình thực hiện. 2. Nhập các ví dụ về nhiệm vụ mong muốn vào Entry Point AI bằng cách sử dụng tệp CSV. 3. Đánh giá hiệu suất của các mô hình được điều chỉnh tốt bằng cách sử dụng các công cụ đánh giá tích hợp sẵn. 4. Cộng tác với đồng đội để quản lý quá trình huấn luyện và theo dõi hiệu suất mô hình. 5. Sử dụng các công cụ tập dữ liệu để lọc, chỉnh sửa và quản lý tập dữ liệu của bạn. 6. Tạo danh sách các ví dụ tổng hợp bằng cách sử dụng tính năng Tổng hợp Dữ liệu AI. 7. Xuất các mô hình được điều chỉnh tốt hoặc sử dụng chúng trực tiếp trong ứng dụng của bạn. |
|
| Incribo |
Incribo cung cấp dữ liệu tổng hợp chất lượng cao với giá cả phải chăng, mô phỏng dữ liệu thực mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. |
Để sử dụng Incribo, bạn có thể đăng ký tài khoản trên trang web và truy cập các tính năng tạo dữ liệu. Bạn có thể chỉ định định dạng, cấu trúc và kích thước của bộ dữ liệu tổng hợp bạn cần. Các thuật toán và mô hình tiên tiến của Incribo sẽ tạo ra dữ liệu tổng hợp dựa trên yêu cầu của bạn. |
|
| MockThis |
Dễ dàng tạo dữ liệu mẫu với MockThis, một công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng GPT để tạo ra dữ liệu tổng hợp có tính thực tế. |
Để sử dụng MockThis, đơn giản truy cập vào trang web hoặc truy cập API. Nhập số lượng ví dụ mong muốn và xác định định dạng dữ liệu bằng JSON hoặc chọn từ các giao diện có sẵn. Gửi yêu cầu và nhận dữ liệu mẫu tự động được tạo ra dưới dạng JSON. |
|
| Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI |
Tạo dữ liệu đào tạo được gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo về trực quan. |
Đăng ký một tài khoản, chọn bộ dữ liệu mong muốn và truy cập vào dữ liệu tổng hợp để đào tạo trí tuệ nhân tạo về trực quan. |
|
| syntheticAIdata |
syntheticAIdata tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thị giác, được hỗ trợ bởi Microsoft và NVIDIA. |
Để sử dụng syntheticAIdata, làm theo các bước sau: 1. Tải lên 3D model của bạn bằng bảng điều khiển dựa trên web. 2. Cấu hình các tùy chọn cho việc tạo dữ liệu, chẳng hạn như nền và ánh sáng hoặc sử dụng các tùy chọn mặc định. 3. Tải xuống dữ liệu tổng hợp được tạo ra, có thể lưu trữ trong tài khoản của bạn để sử dụng sau này. 4. Tích hợp giải pháp với các dịch vụ dựa trên đám mây hoặc nhập dữ liệu vào môi trường phát triển của bạn để huấn luyện các mô hình AI. |
syntheticAIdata tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để huấn luyện các mô hình AI thị giác, được hỗ trợ bởi Microsoft và NVIDIA.
Tạo dữ liệu đào tạo được gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo về trực quan.
Dễ dàng tạo dữ liệu mẫu với MockThis, một công cụ được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng GPT để tạo ra dữ liệu tổng hợp có tính thực tế.
Một nhà bán lẻ tạo ra dữ liệu khách hàng tổng hợp để huấn luyện hệ thống gợi ý mà không tiết lộ thông tin khách hàng thực.
Một tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng thông tin bệnh án tổng hợp để phát triển mô hình dự đoán bệnh trong khi bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân.
Một tổ chức tài chính tạo ra dữ liệu giao dịch tổng hợp để phát hiện hoạt động gian lận mà không đánh đổi dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.
Một nhà bán lẻ tạo ra dữ liệu khách hàng tổng hợp để huấn luyện hệ thống gợi ý mà không tiết lộ thông tin khách hàng thực.. Một tổ chức chăm sóc sức khỏe sử dụng thông tin bệnh án tổng hợp để phát triển mô hình dự đoán bệnh trong khi bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân.. Một tổ chức tài chính tạo ra dữ liệu giao dịch tổng hợp để phát hiện hoạt động gian lận mà không đánh đổi dữ liệu nhạy cảm của khách hàng.
{/if]Giải quyết mối quan tâm về quyền riêng tư bằng cách tạo ra dữ liệu không nhạy cảm.
Vượt qua các vấn đề hiếm hụt dữ liệu, đặc biệt là trong các sự kiện hiếm hoặc các lớp thiếu kép.
Cho phép bổ sung dữ liệu để cải thiện hiệu suất và tổng quát hóa mô hình.
Hỗ trợ việc chia sẻ dữ liệu và hợp tác mà không đánh đổi tính bảo mật.
Cho phép tạo ra các tập dữ liệu đa dạng và cân bằng.
