Datos de entrenamiento etiquetados a pedido
Plataforma de generación de datos altamente escalable
Imágenes y videos fotorrealistas
Modelos humanos en 3D variados
Conjunto ampliado de etiquetas perfectas para píxeles
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Los datos sintéticos se refieren a datos generados artificialmente en lugar de recopilados de eventos del mundo real. Se crean utilizando algoritmos y modelos estadísticos para imitar las características y patrones de los datos reales. Los datos sintéticos han ganado importancia en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático debido a su capacidad para superar limitaciones asociadas con datos reales, como preocupaciones de privacidad, escasez de datos y conjuntos de datos desequilibrados.
Características principales
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Precio
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Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI | Datos de entrenamiento etiquetados a pedido | Regístrate para obtener una cuenta, elige el conjunto de datos deseado y accede a datos sintéticos para el entrenamiento de AI de visión por computadora. | |
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. | |
syntheticAIdata | Las características principales de syntheticAIdata incluyen: - Modelos 3D: Importe modelos 3D realistas para generar datos sintéticos para el entrenamiento de modelos de visión por IA. - Fondos: Elija entre una variedad de colores y formas, imágenes del mundo real y fondos generados automáticamente. - Iluminación: Personalice las opciones de iluminación para mejorar el realismo de los modelos 3D y diversificar los datos sintéticos. - Tipos de anotación: Soporte para tres tipos populares de anotación de imágenes: detección de objetos, segmentación semántica y clasificación de imágenes. - Escalado: Escala fácilmente la generación de datos para crear lotes de imágenes que se adapten a sus requisitos y mejoren la precisión del modelo. | Para usar syntheticAIdata, siga estos pasos: 1. Cargue su modelo 3D utilizando el tablero basado en web. 2. Configure las opciones para la generación de datos, como fondos e iluminación, o utilice las opciones predeterminadas. 3. Descargue los datos sintéticos generados, que se pueden almacenar en su cuenta para uso futuro. 4. Integre la solución con servicios basados en la nube o importe los datos a sus entornos de desarrollo para entrenar sus modelos de IA. | |
MockThis | Generación de datos simulados impulsada por IA | Para utilizar MockThis, simplemente visita el sitio web o accede a la API. Ingresa la cantidad deseada de ejemplos y define el formato de los datos utilizando JSON o selecciona entre las interfaces disponibles. Envía la solicitud y recibirás los datos simulados generados en formato JSON como resultado. | |
Worldwide AI Hackathon | Competencia global con desafíos diseñados por líderes de pensamiento de IA | Para participar en el Worldwide AI Hackathon, es necesario registrarse para el evento. Una vez registrado, puedes elegir uno de los tres desafíos de competencia que te interesen. Luego puedes unirte a un equipo o buscar apoyo a través de la plataforma de Discord. Después de unirte a un equipo o trabajar de forma individual, puedes comenzar a desarrollar tu solución de IA. Una vez que tu solución esté lista, puedes enviarla para su evaluación. Los finalistas principales tendrán la oportunidad de presentar sus proyectos a un panel de jueces de grandes empresas tecnológicas y tendrán la posibilidad de ganar emocionantes premios. | |
Incribo | Las características principales de Incribo incluyen: 1. Generación de datos sintéticos de alta calidad 2. Precios asequibles 3. Capacidad para especificar el formato, la estructura y el tamaño del conjunto de datos 4. Protección de información sensible al tiempo que se mantienen características realistas de los datos | Para usar Incribo, puedes registrarte en una cuenta en el sitio web y acceder a las características de generación de datos. Puedes especificar el formato, la estructura y el tamaño del conjunto de datos sintéticos que necesitas. Los algoritmos y modelos avanzados de Incribo generarán los datos sintéticos basados en tus requisitos. | |
Yadget | Generador de Datos | Para usar Yadget, simplemente regístrate en una cuenta en el sitio web. Una vez que hayas iniciado sesión, puedes acceder a la herramienta generadora de datos y seleccionar los tipos de datos deseados. Yadget generará datos sintéticos de acuerdo a tus especificaciones. Estos datos se pueden utilizar para probar y validar tu producto digital o en proyectos de ML e IA. |
Generador de fotos e imágenes de IA
Reconocimiento de Imagen por IA
Generador de Contenido de IA
Generador de Video AI
Vehículos autónomos: Generar datos sensoriales sintéticos para entrenar y probar algoritmos de coches autónomos.
Salud: Crear datos de pacientes sintéticos para investigaciones médicas y descubrimiento de medicamentos.
Finanzas: Generar datos financieros sintéticos para modelado de riesgos y detección de fraudes.
Visión por computadora: Aumentar conjuntos de datos de imágenes con variaciones sintéticas para mejorar modelos de reconocimiento de objetos.
Procesamiento de lenguaje natural: Generar datos de texto sintético para entrenar modelos de lenguaje y chatbots.
Los usuarios han elogiado los datos sintéticos por su capacidad para abordar preocupaciones de privacidad de datos y superar problemas de escasez de datos. Muchos han reportado mejoras significativas en el rendimiento y generalización del modelo después de incorporar datos sintéticos en sus tuberías de entrenamiento. Sin embargo, algunos usuarios también han destacado la importancia de un modelado y validación cuidadosos para asegurar la calidad y realismo de los datos generados. En general, los datos sintéticos han sido bien recibidos como una herramienta valiosa en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ofreciendo un equilibrio entre la utilidad de los datos y la preservación de la privacidad.
Un minorista genera datos de clientes sintéticos para entrenar un sistema de recomendación sin exponer información real de los clientes.
Un proveedor de servicios de salud utiliza registros médicos sintéticos para desarrollar un modelo de predicción de enfermedades manteniendo la privacidad de los pacientes.
Una institución financiera genera datos sintéticos de transacciones para detectar actividades fraudulentas sin comprometer datos sensibles de los clientes.
Para usar datos sintéticos en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, siga estos pasos: 1) Defina los requisitos de datos y las características que se imitarán. 2) Seleccione un método apropiado para la generación de datos sintéticos, como redes generativas adversariales (GAN), autoencoders variacionales (VAE) o modelos gráficos probabilísticos. 3) Entrene el modelo elegido en un conjunto de datos representativo para aprender los patrones y distribuciones subyacentes. 4) Genere datos sintéticos utilizando el modelo entrenado, asegurándose de que los datos generados coincidan con las características deseadas. 5) Valide la calidad y realismo de los datos sintéticos utilizando pruebas estadísticas y experiencia en el dominio. 6) Utilice los datos sintéticos para entrenar, probar o aumentar modelos de aprendizaje automático.
Aborda preocupaciones de privacidad de datos al generar datos no sensibles.
Supera problemas de escasez de datos, especialmente para eventos raros o clases subrepresentadas.
Permite la ampliación de datos para mejorar el rendimiento y generalización del modelo.
Facilita el intercambio de datos y la colaboración sin comprometer la confidencialidad.
Permite la creación de conjuntos de datos diversos y equilibrados.