Conversión de voz de IA
Clonación de voz de IA
Texto a Voz
Separador de Voz
Biblioteca Oficial de Voces de Artistas
Biblioteca de Voces Libres de Regalías
Biblioteca de Instrumentos
Portadas y Conjuntos de Datos de YouTube
Defined.ai, LAION - Large-scale Artificial Intelligence Open Network, Web Transpose, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: Tu Puerta de Acceso a los Descubrimientos de IA, MD.ai, Surge AI son las mejores Datasets herramientas gratuitas / de pago Datasets.
Los conjuntos de datos son colecciones de datos utilizados para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático. Constatan de características de entrada y etiquetas o valores de salida correspondientes. Los conjuntos de datos desempeñan un papel crucial en el desarrollo y avance de la inteligencia artificial al proporcionar los datos necesarios para que los modelos aprendan patrones y realicen predicciones.
Características principales
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Precio
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Modo de empleo
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Kits AI | Conversión de voz de IA | Para usar Kits AI, simplemente regístrate en nuestro sitio web e inicia sesión en tu cuenta. A continuación, podrás acceder a nuestras características como conversión de voz de IA, clonación de voz de IA, texto a voz, separador de voz, biblioteca oficial de voces de artistas, biblioteca de voces libres de regalías, biblioteca de instrumentos y portadas y conjuntos de datos de YouTube. Sigue las instrucciones proporcionadas para cada característica para comenzar a usarlas. | |
Fotos generadas | Las características principales de Fotos generadas incluyen: 1. Fotos de modelos diversas: La plataforma proporciona una base de datos de imágenes de retratos diversas y sin derechos de autor generadas por IA. 2. Generador de Caras: Los usuarios pueden crear caras únicas y humanos completos personalizando parámetros. 3. Anonimizador: Los usuarios pueden cargar una cara similar al Anonimizador para buscar caras específicas. 4. Descarga masiva: Los usuarios pueden escalar sus proyectos descargando fotos en masa. 5. Conjuntos de datos: Se ofrecen conjuntos de datos hechos y personalizados completamente para entrenamiento e investigación. 6. Integración de API: Los usuarios pueden integrar la API de Fotos generadas para un uso sin problemas en sus aplicaciones. |
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| Para usar Fotos generadas, los usuarios pueden buscar en la galería de fotos diversas de alta calidad o crear modelos únicos en tiempo real. Pueden buscar caras específicas utilizando filtros en la base de datos de Caras o cargar una cara similar al Anonimizador. Los usuarios también pueden crear caras fotorrealistas o humanos completos con parámetros personalizados utilizando el Generador de Caras. Además, los usuarios pueden escalar sus proyectos a través de descargas masivas, conjuntos de datos o integración de API. |
Defined.ai | Datos de Modelos de Lenguaje Grandes | Desbloquea tus capacidades de IA con la mayor selección de conjuntos de datos predefinidos éticamente recolectados y diversificados. Selecciona los datos que mejor se adapten a tus necesidades o aprovecha nuestros servicios de datos personalizados y soporte experto. | |
MyScale | Consultas vectoriales rápidas y potentes | Para utilizar MyScale, sigue estos pasos: 1. Regístrate para obtener una cuenta de prueba gratuita. 2. Importa tus datos en MyScale. 3. Escribe consultas SQL para realizar búsquedas vectoriales y análisis. 4. Utiliza la API de MyScale para integrarla con tus aplicaciones. 5. Supervisa y optimiza el rendimiento utilizando el panel de control de MyScale. | |
LAION - Large-scale Artificial Intelligence Open Network | Conjuntos de datos a gran escala | Para usar LAION, simplemente visite su sitio web y explore las secciones de proyectos, equipo, blog y notas. Puede acceder a conjuntos de datos, herramientas y modelos proporcionados por LAION para su investigación y proyectos de aprendizaje automático. | |
Surge AI | Plataforma global de etiquetado de datos | Para usar Surge AI, simplemente inicia sesión en el sitio web y accede a la plataforma. Desde allí, puedes crear proyectos de etiquetado, establecer instrucciones de etiquetado y gestionar la fuerza de trabajo de etiquetado. | |
Entry Point AI: Plataforma de Ajuste Fino para Grandes Modelos de Lenguaje | Las características principales de Entry Point AI incluyen: 1. Interfaz Intuitiva: Simplifica el proceso de entrenamiento con una interfaz fácil de usar que elimina la necesidad de programación. 2. Campos de Plantilla: Permite a los usuarios definir tipos de campo para facilitar la organización y actualización del conjunto de datos. 3. Herramientas de Conjunto de Datos: Permite filtrar, editar y gestionar conjuntos de datos, así como la Síntesis de Datos de IA para generar ejemplos sintéticos. 4. Colaboración: Facilita la colaboración sin problemas con compañeros de equipo proporcionando herramientas de gestión de proyectos. 5. Evaluación: Proporciona herramientas de evaluación incorporadas para evaluar el rendimiento de los modelos ajustados. | Para usar Entry Point AI, sigue estos pasos: 1. Identifica la tarea que deseas que realice tu modelo de lenguaje. 2. Importa ejemplos de la tarea deseada en Entry Point AI utilizando un archivo CSV. 3. Evalúa el rendimiento de los modelos ajustados utilizando las herramientas de evaluación incorporadas. 4. Colabora con compañeros de equipo para gestionar el proceso de entrenamiento y hacer un seguimiento del rendimiento del modelo. 5. Utiliza las herramientas de conjunto de datos para filtrar, editar y gestionar tu conjunto de datos. 6. Genera ejemplos sintéticos utilizando la función de Síntesis de Datos de IA. 7. Exporta los modelos ajustados o úsalos directamente en tus aplicaciones. | |
Spice.ai | Infraestructura de calidad empresarial | Con Spice.ai, los desarrolladores pueden combinar datos web3 con código y aprendizaje automático para construir aplicaciones impulsadas por datos y AI. La plataforma proporciona acceso a conjuntos de datos enriquecidos de alta calidad y ofrece SDK amigables para desarrolladores para una fácil integración. Los usuarios pueden consultar datos web3 utilizando SQL y realizar filtrados y agregaciones. Spice.ai también admite funciones sin servidor y ofrece una plataforma de datos a escala de petabytes para datos en tiempo real y series temporales. | |
Graviti | Gestión y organización de datos | Para utilizar Graviti, puedes empezar creando una cuenta en el sitio web. Una vez registrado, puedes cargar y gestionar tus conjuntos de datos, colaborar con tu equipo, visualizar datos y utilizar versionado de datos a través de MLflow. | |
Holo AI | Holo AI incluye características como explorar diferentes fandoms, géneros y autores a través de la interfaz de metadatos, planes premium asequibles a partir de $4.99/mes, capacidades de entrenamiento de IA personalizadas, Texto a Voz con 6 voces de IA diferentes y cifrado de extremo a extremo para los datos del usuario. | Para usar Holo AI, simplemente comienza a escribir en la plataforma sin necesidad de pagar o registrarte. Los usuarios pueden organizar sus ideas y crear composiciones con solo unos pocos clics. La plataforma ofrece conjuntos de datos para varios tipos de trabajos, lo que permite a los escritores ajustar la IA para evocar fandoms, géneros y autores específicos. Holo AI también proporciona capacidades de ajuste de indicaciones para entrenar la IA en datos personalizados. Los usuarios pueden configurar la función de Texto a Voz para que el contenido generado por IA se lea en voz alta. |
Salud: Conjuntos de imágenes médicas para el diagnóstico de enfermedades
Finanzas: Conjuntos de datos del mercado de valores para el comercio algorítmico
Vehículos autónomos: Conjuntos de datos de datos de sensores y anotaciones para percepción y control
Procesamiento de lenguaje natural: Conjuntos de datos de texto para análisis de sentimientos, traducción automática, etc.
Visión por computadora: Conjuntos de datos de imágenes y videos para detección de objetos, segmentación, seguimiento
Los usuarios elogian los conjuntos de datos públicos por democratizar la investigación en IA y permitir un progreso rápido. Sin embargo, algunos plantean preocupaciones sobre sesgos en los conjuntos de datos, privacidad y la necesidad de datos más diversos y representativos. Los investigadores enfatizan la importancia de prácticas responsables en la creación y uso de conjuntos de datos.
Un usuario entrena un modelo de clasificación de imágenes en el conjunto de datos MNIST de dígitos escritos a mano para reconocer dígitos.
Un chatbot se entrena en un conjunto de datos de registros de conversaciones para proporcionar respuestas humanas.
Un sistema de recomendación aprende las preferencias de los usuarios a partir de un conjunto de datos de interacciones entre usuarios y elementos.
Para utilizar conjuntos de datos en proyectos de IA: 1. Identificar el problema y los datos requeridos. 2. Recopilar y preprocesar los datos. 3. Etiquetar y anotar los datos si es necesario. 4. Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas. 5. Alimentar el conjunto de datos en el modelo de aprendizaje automático. 6. Evaluar el rendimiento del modelo e iterar.
Permitir que los modelos de aprendizaje automático aprendan de ejemplos
Proporcionar un estándar para la evaluación y comparación de modelos
Facilitar la colaboración y reproducibilidad en la investigación de IA
Permitir probar la generalización del modelo en datos no vistos
Soportar diversas tareas de IA (por ejemplo, clasificación, regresión, generación)