Best 24 Datasets Tools in 2024

Defined.ai, LAION - Open Network for Artificial Intelligence à grande échelle, Web Transpose, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: Votre portail vers les découvertes en IA, MD.ai, Surge AI are the best paid / free Datasets tools.

299.2K
30.40%
1
Le plus grand marché de données de formation en IA éthique.
36.1K
17.62%
5
LAION fournit des ressources d'apprentissage automatique pour l'éducation publique et la réutilisation des ressources.
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3
Convertir les sites Web en ensembles de données LLM
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0
Analyser des données Excel à l'aide de requêtes en anglais simple.
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13.18%
1
Communauté IA construisant l'avenir
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0
Explore curated AI resources
175.4K
18.18%
1
Base de données IA de nouvelle génération avec recherche vectorielle et analyse SQL.
10.4K
43.88%
4
Hub communautaire pour tout ce qui concerne l'IA.
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75.30%
0
Plateforme pour l'IA médicale.
27.0K
39.89%
0
Créez des ensembles de données puissants avec la plateforme mondiale d'étiquetage de données de Surge AI.
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3
La plateforme Knowstory convertit un texte non structuré en données structurées à l'aide de son API.
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1
Un outil qui automatise la recherche et le filtrage dans les ensembles de données visuels, réduisant les coûts de 10 fois.
9.7K
63.40%
0
Plateforme de données pour gérer les ensembles de données, la collaboration et la gestion des versions des données via MLflow.
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1
Toolkit open-source d'observabilité pour les développeurs d'IA
11.8K
31.43%
4
Infrastructure de données et d'IA prête à l'emploi pour les logiciels intelligents.
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3
Plate-forme de découverte, d'achat, de construction et de vente de projets d'IA, favorisant la collaboration.
16.0K
13.43%
5
Entry Point AI est une plateforme conviviale pour la formation de modèles linguistiques personnalisés.
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2
ClearCypherAI est une start-up américaine spécialisée dans les technologies audio génératives et l'IA.
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74.45%
0
Une IA analytique des données respectueuse de la vie privée pour le reporting, les analyses et la détection des anomalies dans les ensembles de données à haute cardinalité.
447.7K
15.64%
2
La plateforme propose des photos de modèles sans souci générées par l'IA. Les utilisateurs peuvent explorer et télécharger des images de portrait diverses et libres de droits.
1.1M
15.91%
7
Transformez votre voix avec des voix d'artistes IA. Créez et formez votre propre modèle de voix IA.
13.6K
65.07%
4
Holo AI est une plateforme de génération d'histoires et de jeux, permettant une écriture facile et l'exploration de différents fandoms et genres.
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52.42%
0
Pixta AI propose des services d'annotation et d'approvisionnement de données de haute qualité pour accélérer le développement de l'IA.
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0
Construisez et déployez facilement des modèles d'apprentissage automatique avec Semiring.
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What is Datasets?

Les ensembles de données sont des collections de données utilisées pour former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique. Ils se composent de caractéristiques d'entrée et des étiquettes ou valeurs de sortie correspondantes. Les ensembles de données jouent un rôle crucial dans le développement et l'avancement de l'intelligence artificielle en fournissant les données nécessaires pour que les modèles apprennent des motifs et fassent des prédictions.

Quels sont les meilleurs 10 outils d'IA pour Datasets ?

Caractéristiques principales
Prix
Mode d'emploi

Kits AI

Conversion de voix IA
Clonage de voix IA
Synthèse de texte en parole
Séparateur vocal
Bibliothèque de voix d'artistes officiels
Bibliothèque de voix libres de redevance
Bibliothèque d'instruments
Reprises et données YouTube

Pour utiliser Kits AI, inscrivez-vous simplement sur notre site web et connectez-vous à votre compte. Vous pouvez ensuite accéder à nos fonctionnalités telles que la conversion de voix IA, le clonage de voix IA, la synthèse de texte en parole, le séparateur vocal, la bibliothèque de voix d'artistes officiels, la bibliothèque de voix libres de redevance, la bibliothèque d'instruments et les reprises et données YouTube. Suivez les instructions fournies pour chaque fonctionnalité afin de commencer à les utiliser.

Photos Générées

Les principales fonctionnalités de Photos Générées incluent : 1. Photos de Modèles Diverses : La plateforme propose une base de données d'images de portrait diverses et libres de droits générées par l'IA. 2. Générateur de Visages : Les utilisateurs peuvent créer des visages uniques et des êtres humains en entier en personnalisant les paramètres. 3. Anonymiseur : Les utilisateurs peuvent télécharger un visage similaire vers l'Anonymiseur pour rechercher des visages spécifiques. 4. Téléchargement en Vrac : Les utilisateurs peuvent étendre leurs projets en téléchargeant des photos en vrac. 5. Ensembles de Données : Des ensembles de données prêts à l'emploi et entièrement personnalisables sont disponibles pour la formation et la recherche. 6. Intégration de l'API : Les utilisateurs peuvent intégrer l'API de Photos Générées pour une utilisation transparente dans leurs applications.

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Pour utiliser Photos Générées, les utilisateurs peuvent parcourir la galerie de photos diverses de haute qualité ou créer des modèles uniques en temps réel. Ils peuvent rechercher des visages spécifiques à l'aide de filtres dans la base de données de visages ou télécharger un visage similaire vers l'Anonymiseur. Les utilisateurs peuvent également créer des visages réalistes ou des êtres humains en entier avec des paramètres personnalisés à l'aide du Générateur de visages. De plus, les utilisateurs peuvent étendre leurs projets grâce au téléchargement en vrac, aux ensembles de données ou à l'intégration de l'API.

Defined.ai

Données de modèles de langage larges
Ensemble de vérification d'identité
Reconnaissance d'entités nommées
Discours
Dialogue spontané
Analyse de sentiment basée sur les aspects
Données en direct
Ensembles de données d'images et de vidéos
NLP

Débloquez vos capacités en IA avec la plus grande sélection d'ensembles de données pré-collectés éthiquement et diversifiés. Sélectionnez les données qui répondent le mieux à vos besoins ou profitez de nos services de données personnalisés et de notre support expert.

MyScale

Requêtes vectorielles rapides et puissantes
Création et recherche d'index
Recherche filtrée
Requêtes complexes
Importation et exportation de données
Intégration avec votre pile technologique

Pour utiliser MyScale, suivez ces étapes: 1. Inscrivez-vous pour un compte d'essai gratuit. 2. Importez vos données dans MyScale. 3. Rédigez des requêtes SQL pour effectuer une recherche vectorielle et une analyse. 4. Utilisez l'API MyScale pour intégrer avec vos applications. 5. Surveillez et optimisez les performances grâce au tableau de bord MyScale.

LAION - Open Network for Artificial Intelligence à grande échelle

Ensembles de données à grande échelle
Outils open-source
Modèles d'apprentissage automatique
Promotion de l'éducation publique ouverte
Réutilisation respectueuse de l'environnement des ressources

Pour utiliser LAION, il suffit de visiter leur site Web et d'explorer les sections projets, équipe, blog et notes. Vous pouvez accéder aux ensembles de données, aux outils et aux modèles fournis par LAION pour votre recherche et vos projets d'apprentissage automatique.

Surge AI

Plateforme mondiale d'étiquetage de données
Main-d'œuvre d'élite dans 40+ langues
Intégration avec des API et des outils modernes

Pour utiliser Surge AI, connectez-vous simplement sur le site web et accédez à la plateforme. À partir de là, vous pouvez créer des projets d'étiquetage, définir des instructions d'étiquetage et gérer la main-d'œuvre d'étiquetage.

Plateforme Entry Point AI - Plateforme de mise au point fine pour les grands modèles linguistiques

Les principales fonctionnalités d'Entry Point AI incluent : 1. Interface intuitive : Simplifie le processus de formation grâce à une interface conviviale qui élimine le besoin de codage. 2. Champs de modèle : Permet aux utilisateurs de définir des types de champ pour une organisation et des mises à jour faciles du jeu de données. 3. Outils de jeu de données : Permet de filtrer, modifier et gérer les jeux de données, ainsi que l'IA Data Synthesis pour générer des exemples synthétiques. 4. Collaboration : Facilite la collaboration transparente avec les coéquipiers en fournissant des outils de gestion de projet. 5. Évaluation : Fournit des outils d'évaluation intégrés pour évaluer les performances des modèles ajustés.

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.

Holo AI

Holo AI comprend des fonctionnalités telles que l'exploration de différents fandoms, genres et auteurs grâce à une interface utilisateur basée sur les métadonnées, des offres premium abordables à partir de 4,99 $/mois, des capacités d'entraînement personnalisées de l'IA, la conversion texte en voix avec 6 voix d'IA différentes et le chiffrement de bout en bout des données utilisateur.

Pour utiliser Holo AI, il suffit de commencer à écrire sur la plateforme sans aucun paiement ni inscription requis. Les utilisateurs peuvent organiser leurs idées et créer des compositions en quelques clics seulement. La plateforme propose des ensembles de données pour différents types de travaux, permettant aux écrivains d'ajuster l'IA pour évoquer des fandoms, des genres et des auteurs spécifiques. Holo AI offre également des fonctionnalités de réglage des suggestions pour entraîner l'IA avec des données personnalisées. Les utilisateurs peuvent configurer la fonctionnalité de conversion texte en voix pour faire lire à voix haute le contenu généré par l'IA.

Spice.ai

Infrastructure de qualité professionnelle
Accès à Apache Arrow
Données enrichies incluses
Combinaison de SQL et de code
Compatibilité avec l'écosystème
Ensembles de données et vues
SQL Firecache
Fonctions serverless
Données à l'échelle du pétaoctet
Cluster ZK/ML privé

Avec Spice.ai, les développeurs peuvent combiner des données Web3 avec du code et de l'apprentissage automatique pour créer des applications basées sur les données et l'IA. La plateforme permet d'accéder à des ensembles de données enrichies et de haute qualité et propose des SDK conviviaux pour une intégration facile. Les utilisateurs peuvent interroger les données Web3 à l'aide de SQL et effectuer des filtres et des agrégations. Spice.ai prend également en charge les fonctions serverless et propose une plateforme de données à l'échelle du pétaoctet pour des données en temps réel, basées sur des séries chronologiques.

Altern: Votre portail vers les découvertes en IA

Découverte de produits IA
Découverte d'outils IA
Découverte de modèles IA
Découverte d'ensembles de données IA
Découverte de newsletters IA
Découverte de chaînes YouTube IA

Découvrez les derniers produits, outils, modèles, ensembles de données, newsletters et chaînes YouTube en IA, le tout en un seul endroit.

Nouveaux sites web d'IA pour Datasets

Base de données IA de nouvelle génération avec recherche vectorielle et analyse SQL.
Plateforme pour l'IA médicale.
Analyser des données Excel à l'aide de requêtes en anglais simple.

Caractéristiques principales de Datasets

Organisation et structure des données

Exemples étiquetés pour l'apprentissage supervisé

Variété de types de données (par exemple, images, texte, audio)

Fractionnement des données pour l'entraînement, la validation et les tests

Métadonnées et annotations

Que peut faire Datasets ?

Santé : Ensembles de données d'images médicales pour le diagnostic des maladies

Finance : Ensembles de données du marché boursier pour le trading algorithmique

Véhicules autonomes : Ensembles de données de données de capteurs et annotations pour la perception et le contrôle

Traitement du langage naturel : Ensembles de données textuelles pour l'analyse des sentiments, la traduction automatique, etc.

Vision par ordinateur : Ensembles de données d'images et de vidéos pour la détection d'objets, la segmentation, le suivi

Datasets Review

Les utilisateurs louent les ensembles de données publics pour démocratiser la recherche en IA et permettre des progrès rapides. Cependant, certains soulèvent des préoccupations concernant les biais des ensembles de données, la confidentialité et la nécessité de données plus diverses et représentatives. Les chercheurs soulignent l'importance de bonnes pratiques de création et d'utilisation responsables des ensembles de données.

Qui peut utiliser Datasets ?

Un utilisateur entraîne un modèle de classification d'images sur l'ensemble de données des chiffres manuscrits MNIST pour reconnaître les chiffres.

Un chatbot est entraîné sur un ensemble de données de journaux de conversations pour fournir des réponses semblables à celles des humains.

Un système de recommandation apprend les préférences des utilisateurs à partir d'un ensemble de données d'interactions utilisateur-élément.

Comment fonctionne Datasets ?

Pour utiliser des ensembles de données dans les projets d'IA : 1. Identifier le problème et les données nécessaires 2. Collecter et prétraiter les données 3. Étiqueter et annoter les données si nécessaire 4. Diviser les données en ensembles d'entraînement, de validation et de test 5. Alimenter l'ensemble de données dans le modèle d'apprentissage automatique 6. Évaluer les performances du modèle et itérer

Avantages de Datasets

Permettre aux modèles d'apprentissage automatique d'apprendre à partir d'exemples

Fournir une norme pour l'évaluation et la comparaison des modèles

Faciliter la collaboration et la reproductibilité dans la recherche en IA

Permettre de tester la généralisation du modèle à des données non vues

Soutenir diverses tâches d'IA (par exemple, classification, régression, génération)

FAQ sur Datasets

Qu'est-ce qu'un ensemble de données en IA ?
Quels sont les types d'ensembles de données utilisés en IA ?
Comment les ensembles de données sont-ils étiquetés pour l'apprentissage supervisé ?
Qu'est-ce que le prétraitement des données ?
Comment les ensembles de données sont-ils divisés pour l'entraînement et l'évaluation ?
Quels sont quelques ensembles de données publics populaires ?