El artículo analiza diversas plataformas y herramientas para generar datos sintéticos con el fin de entrenar modelos de inteligencia artificial de visión por computadora. Destaca la importancia de los datos de entrenamiento etiquetados para desarrollar modelos de IA precisos y éticos, e introduce varias plataformas como syntheticAIdata, Incribo, Yadget y MockThis, cada una ofreciendo características únicas como imágenes fotorrealistas, modelos 3D diversos y precios accesibles. Además, menciona la plataforma maya.ai de Crayon Data para personalización de IA, Julius AI para análisis y visualización de datos, y DeepEyes Analytics para simplificar el análisis de datos para proyectos Web3. Además, presenta sitios web comunitarios como Open Data Science y plataformas en la nube como Rose AI para participación y visualización de datos. Por último, presenta herramientas como Data Explorer para consultar datos en vivo de GitHub y Data on Demand para análisis conversacional de datos, así como soluciones como Data Normalizer para normalización de datos y Data Science Kit para servicios de ciencia de datos a pedido. Estas plataformas y herramientas satisfacen diversas necesidades en el panorama de la IA y la ciencia de datos, proporcionando soluciones para generación de datos, análisis, visualización y personalización, entre otros.
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