Collaboration sur les modèles
Collaboration sur les jeux de données
Collaboration sur les applications
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.
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.
Caractéristiques principales
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Prix
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Mode d'emploi
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Hugging Face | Collaboration sur les modèles | La plateforme où la communauté d'apprentissage automatique collabore sur les modèles, les jeux de données et les applications. | |
Kits AI | Conversion de voix IA | 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. | |
MyScale | Requêtes vectorielles rapides et puissantes | 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. | |
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 | 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. | |
LAION - Open Network for Artificial Intelligence à grande échelle | Ensembles de données à grande échelle | 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 | 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. | |
Graviti | Gestion et organisation des données | Pour utiliser Graviti, vous pouvez commencer par créer un compte sur le site web. Une fois connecté, vous pouvez télécharger et gérer vos ensembles de données, collaborer avec votre équipe, visualiser les données et tirer parti de la gestion des versions des données via MLflow. | |
Altern: Votre portail vers les découvertes en IA | Découverte de produits IA | Découvrez les derniers produits, outils, modèles, ensembles de données, newsletters et chaînes YouTube en IA, le tout en un seul endroit. |
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
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.
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.
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
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)