Best 24 Datasets Tools in 2024

Defined.ai, LAION - ラージスケール人工知能オープンネットワーク, ウェブ転話者, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: AIの発見のためのゲートウェイ, MD.ai, Surge AIは最高の有料/無料Datasetsツールです。

212.5K
43.65%
1
エシカルAIトレーニングデータの最大のマーケットプレイスです。
43.7K
30.85%
5
LAIONは、公教育とリソースの再利用のために機械学習のリソースを提供します。
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3
ウェブサイトをLLMデータセットに変換する
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1
平易な英語のクエリを使用してExcelデータを分析します。
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13.18%
1
未来を築くAIコミュニティ
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厳選されたAIリソースを探索する
190.4K
18.16%
1
ベクトル検索とSQLアナリティクスを備えた次世代AIデータベース。
6.7K
50.86%
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AIに関するすべてのもののための共同体主導の中心です。
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93.75%
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医療AIのプラットフォームです。
27.0K
39.39%
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Surge AIのグローバルなデータラベリングプラットフォームで強力なデータセットを作成しましょう。
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3
Knowstoryプラットフォームは、APIを使用して非構造化テキストを構造化データに変換します。
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1
ビジュアルデータセットの検索とフィルタリングを自動化するツールで、コストを10倍削減します。
8.1K
81.74%
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データセットの管理、コラボレーション、およびMLflowを通じたデータバージョニングのためのデータプラットフォーム。
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1
AI開発者向けのオープンソースの可観測性ツールキット
8.5K
26.27%
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インテリジェントソフトウェア用の利用可能なデータとAIインフラストラクチャー。
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3
AIプロジェクトの発見、購入、構築、販売を促進し、共同作業を行うプラットフォームです。
12.1K
21.50%
5
エントリーポイントAIは、カスタム言語モデルのトレーニングに最適なユーザーフレンドリーなプラットフォームです。
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ClearCypherAIは、ジェネラティブオーディオとAI技術に特化した米国のスタートアップです。
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69.33%
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プライバシー第一のAIデータアナリストで、報告、洞察、異常検出が得意なものです。
443.9K
12.77%
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プラットフォームはAIによって生成された心配のないモデル写真を提供し、ユーザーは多様な著作権フリーのヘッドショットを探索してダウンロードすることができます。
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AIアーティストの声であなたの声を変えましょう。独自のAI音声モデルを作成してトレーニングしましょう。
7.3K
97.16%
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Holo AIは物語やゲームを生成するプラットフォームであり、さまざまなファンダムやジャンルを簡単に書き起こすことや探索することができます。
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26.14%
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Pixta AIは、AIの開発を加速させるための高品質な注釈およびデータソーシングサービスを提供しています。
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セミリングを使用して簡単に機械学習モデルを構築し、展開できます。
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Datasetsとは?

データセットは、機械学習モデルのトレーニングや評価に使用されるデータのコレクションです。入力特徴とそれに対応する出力ラベルや値で構成されています。データセットは人工知能の発展と進歩において重要な役割を果たし、モデルがパターンを学習し予測を行うために必要なデータを提供します。

カテゴリ名}の上位10のAIツールは何ですか?DatasetsのAIツールは?

コア機能
価格
使用方法

Kits AI

AI音声変換
AI音声クローニング
テキスト読み上げ
ボーカルセパレーター
公式アーティスト音声ライブラリ
ロイヤリティフリー音声ライブラリ
楽器ライブラリ
YouTubeカバー&データセット

キツAIを使用するには、まずウェブサイトでサインアップしてアカウントにログインしてください。その後、AI音声変換、AI音声クローニング、テキスト読み上げ、ボーカルセパレーター、公式アーティスト音声ライブラリ、ロイヤリティフリー音声ライブラリ、楽器ライブラリ、YouTubeカバーやデータセットなどの機能にアクセスできます。各機能の提供された指示に従って使用を開始してください。

Generated Photos

Generated Photosの主な特徴は次のとおりです: 1. 多様なモデル写真:AIによって生成された多様な著作権フリーのヘッドショット画像を提供するプラットフォーム。 2. 顔生成機能:パラメータをカスタマイズしてユニークな顔や全身の人間を作成できます。 3. アノニマイザー:類似の顔をアノニマイザーにアップロードして特定の顔を検索できます。 4. 大量ダウンロード:写真を一括ダウンロードしてプロジェクトを拡大できます。 5. データセット:トレーニングや研究用の完成品および完全カスタムのデータセットが利用可能です。 6. API統合:Generated Photos APIを統合してアプリケーションでシームレスに使用することができます。

pro_plan
premium_plan
enterprise_plan お問い合わせに応じた価格設定

Generated Photosを使用するには、ユーザーは高品質な多様な写真のギャラリーを検索したり、リアルタイムでユニークなモデルを作成したりすることができます。ユーザーは、顔のデータベースのフィルターを使用して特定の顔を検索したり、類似の顔をアノニマイザーにアップロードして検索することもできます。ユーザーはまた、パラメータをカスタマイズして写真のような顔や全身の人間を生成することもできます。さらに、ユーザーは、大量のダウンロード、データセット、またはAPIの統合を通じてプロジェクトをスケーリングアップすることもできます。

Defined.ai

大規模言語モデルデータ
身元確認データセット
固有表現認識
音声
自発的対話
アスペクトベースの感情分析
リアルタイムデータ
画像およびビデオデータセット
自然言語処理

倫理的に収集された多様な汎用データセットを選択して、AIの機能を解放してください。ニーズに最適なデータを選ぶか、カスタムデータサービスとエキスパートサポートを活用してください。

MyScale

高速かつパワフルなベクトルクエリ
インデックス作成と検索
フィルタ付き検索
複雑なクエリ
データのインポートとエクスポート
既存のシステムとの統合

MyScaleを使用するには、以下の手順に従ってください。 1. 無料トライアルアカウントに登録します。 2. データをMyScaleにインポートします。 3. ベクトル検索とアナリティクスを実行するためのSQLクエリを書きます。 4. MyScale APIを使用してアプリケーションと統合します。 5. MyScaleダッシュボードを使用してパフォーマンスをモニターし、最適化します。

LAION - ラージスケール人工知能オープンネットワーク

ラージスケールのデータセット
オープンソースのツール
機械学習モデル
オープンな公教育の促進
環境に優しいリソースの再利用

LAIONを使用するには、彼らのウェブサイトにアクセスし、プロジェクト、チーム、ブログ、ノートセクションを閲覧してください。LAIONが提供するデータセット、ツール、モデルにアクセスして、機械学習の研究やプロジェクトに活用することができます。

Surge AI

グローバルなデータラベリングプラットフォーム
40以上の言語でのエリートワークフォース
モダンなAPIとツールの統合

Surge AIを使用するには、ウェブサイトにサインインしてプラットフォームにアクセスするだけです。その後、ラベリングプロジェクトを作成し、ラベリングの指示を設定し、ラベリングワークフォースを管理することができます。

エントリーポイントAI - ラージランゲージモデルの微調整プラットフォーム

エントリーポイントAIの主な機能は次のとおりです: 1. 直感的なインターフェース:コーディングを必要としない使いやすいインターフェースにより、トレーニングプロセスが簡素化されます。 2. テンプレートフィールド:簡単なデータセットの整理と更新を目的として、フィールドのタイプを定義できます。 3. データセットツール:データセットのフィルタリング、編集、管理、およびAIデータ合成のためのツールが提供されます。 4. コラボレーション:プロジェクト管理ツールを提供することで、チームメイトとのシームレスな協力を容易にします。 5. 評価:組み込みの評価ツールを提供し、ファインチューニングされたモデルのパフォーマンスを評価します。

エントリーポイントAIの使用方法は次のようになります: 1. 実行したいタスクを言語モデルに識別します。 2. CSVファイルを使用して、所望のタスクの例をエントリーポイントAIにインポートします。 3. 組み込みの評価ツールを使用して、微調整モデルのパフォーマンスを評価します。 4. チームメイトと協力してトレーニングプロセスを管理し、モデルのパフォーマンスを追跡します。 5. データセットツールを使用して、データセットをフィルタリング、編集、管理し、AIデータ合成機能を使用して合成例を生成します。 6. ファインチューニングされたモデルをエクスポートするか、直接アプリケーションで使用します。

Spice.ai

エンタープライズグレードのインフラストラクチャー
Apache Arrowのアクセス
エンリッチされたデータが含まれています
SQLとコードの組み合わせ
エコシステム対応
データセットとビュー
SQL Firecache
サーバーレス関数
ペタバイトスケールのデータ
プライベートZK/MLクラスター

Spice.aiを使用すると、開発者はウェブ3データをコードと機械学習と組み合わせてデータとAI駆動のアプリケーションを構築することができます。プラットフォームは高品質でエンリッチされたデータセットへのアクセスを提供し、開発者にとって使いやすいSDKを提供します。ユーザーはSQLを使用してウェブ3データをクエリし、フィルタリングや集計を行うことができます。Spice.aiはまた、サーバーレス関数をサポートし、リアルタイムの時系列データのためのペタバイトスケールのデータプラットフォームも提供しています。

Graviti

データの管理と整理
データの可視化
MLflowを通じたデータバージョニング

Gravitiを使用するには、ウェブサイトでアカウントにサインアップすることから始めることができます。サインイン後、データセットのアップロードや管理、チームとのコラボレーション、データの可視化、そしてMLflowを通じたデータバージョニングを利用することができます。

Holo AI

Holo AIには、メタデータUIを介してさまざまなファンダム、ジャンル、作家を探索する機能、4.99ドル/月から始まる手ごろな価格のプレミアムプラン、カスタムAIトレーニング機能、6つの異なるAIボイスを備えたテキスト読み上げ機能、エンドツーエンドのユーザーデータ暗号化などの機能が含まれています。

Holo AIを使用するには、支払いやサインアップは必要ありません。プラットフォーム上で書き始めるだけで利用できます。ユーザーはわずか数回のクリックで思考を整理し、作品を作成することができます。プラットフォームにはさまざまなタイプのデータセットが用意されており、作家はAIを特定のファンダム、ジャンル、作家を引き起こすように調整することができます。Holo AIはカスタムデータでAIをトレーニングするための提示調整機能も提供しています。ユーザーはAI生成コンテンツを音声で読み上げるためにテキスト読み上げ機能を設定することもできます。

最新のDatasets AIウェブサイト

ベクトル検索とSQLアナリティクスを備えた次世代AIデータベース。
医療AIのプラットフォームです。
平易な英語のクエリを使用してExcelデータを分析します。

Datasetsの主な特徴

データの整理と構造

教師あり学習のためのラベル付き例

さまざまなデータタイプ(画像、テキスト、音声など)

トレーニング、検証、テストのためのデータ分割

メタデータと注釈

Datasetsは何ができるのか?

ヘルスケア:疾病診断のための医用画像データセット

ファイナンス:アルゴリズム取引のための株価データセット

自律走行車:知覚と制御のためのセンサーデータと注釈データセット

自然言語処理:センチメント分析、機械翻訳などのテキストデータセット

コンピュータビジョン:物体検出、セグメンテーション、トラッキングのための画像およびビデオデータセット

Datasets Review

ユーザーは、公共データセットがAI研究を民主化し、急速な進歩を実現していると賞賛しています。ただし、一部ではデータセットの偏り、プライバシー、より多様で代表的なデータの必要性について懸念が挙げられています。研究者たちは、責任あるデータセットの作成と使用の実践の重要性を強調しています。

Datasetsはどのような人に適していますか?

ユーザーはMNIST手書き数字データセットで画像分類モデルをトレーニングし、数字を認識します。

チャットボットは会話ログデータセットでトレーニングされ、人間らしい応答を提供します。

レコメンダーシステムはユーザーの好みをユーザー-アイテムのインタラクションデータセットから学習します。

Datasetsはどのように機能しますか?

AIプロジェクトでデータセットを使用するための手順: 1. 問題と必要なデータを特定する 2. データを収集し前処理する 3. 必要に応じてデータにラベルを付け注釈を付ける 4. データをトレーニング、検証、テストセットに分割する 5. データセットを機械学習モデルに入力する 6. モデルのパフォーマンスを評価し繰り返す

Datasetsの利点

機械学習モデルが例から学習できるようにする

モデルの評価と比較の標準を提供する

AI研究におけるコラボレーションと再現性を促進する

見たことのないデータへのモデル一般化のテストを可能にする

さまざまなAIタスクをサポートする(分類、回帰、生成など)

Datasetsに関するFAQ

データセットはAIにおいて何ですか?
AIで使用されるデータセットのタイプは何ですか?
教師あり学習のためにデータセットはどのようにラベル付けされますか?
データ前処理とは何ですか?
トレーニングと評価のためにデータセットはどのように分割されますか?
一般に使用される公共のデータセットにはどのようなものがありますか?