모델 협력
데이터셋 협력
응용 프로그램 협력
Best 24 Datasets Tools in 2024
Defined.ai, 라이온 - 대규모 인공 지능 개방 네트워크, 웹전환, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: AI 발견의 창문, MD.ai, Surge AI are the best paid / free Datasets tools.
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Entry Point AI는 사용자 친화적인 언어 모델 훈련 플랫폼입니다.
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플랫폼은 AI로 생성된 걱정없는 모델 사진을 제공하며 사용자는 다양한, 저작권이 없는 헤드샷 이미지를 찾아보고 다운로드할 수 있습니다.
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Datasets이란 무엇인가요?
데이터셋은 머신 러닝 모델을 훈련하고평가하는 데 사용되는 데이터 모음입니다. 입력 기능과 해당하는 출력 레이블 또는 값으로 구성됩니다. 데이터셋은 모델이 패턴을 학습하고 예측을 수행할 수 있도록 필요한 데이터를 제공함으로써 인공 지능의 발전과 발전에 중요한 역할을 합니다.
상위 10는 무엇인가요? Datasets 용 AI 도구는 무엇인가요?
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Hugging Face | 머신 러닝 커뮤니티가 모델, 데이터셋 및 응용 프로그램에 협력하는 플랫폼입니다. | ||
Kits AI | AI 음성 변환 | 킷스 AI를 사용하려면 웹사이트에 가입하고 계정에 로그인하면 됩니다. 그런 다음 AI 음성 변환, AI 음성 복제, 텍스트 음성 변환, 보컬 분리, 공인 아티스트 음성 라이브러리, 무료 로열티 음성 라이브러리, 악기 라이브러리 및 YouTube 커버 및 데이터세트와 같은 기능에 액세스할 수 있습니다. 각 기능에 대한 안내를 따르면 사용을 시작할 수 있습니다. | |
겐레이티드 사진 | 겐레이티드 사진의 주요 기능은 다음과 같습니다: 1. 다양한 모델 사진: 플랫폼은 AI로 생성된 다양한 헤드샷 이미지의 데이터베이스를 제공합니다. 2. 얼굴 생성기: 사용자는 매개변수를 사용하여 고유한 얼굴과 전신 인물을 생성할 수 있습니다. 3. 익명화: 사용자는 비슷한 얼굴을 익명화에 업로드하여 특정 얼굴을 검색할 수 있습니다. 4. 대량 다운로드: 사용자는 사진을 대량으로 다운로드하여 프로젝트를 확장할 수 있습니다. 5. 데이터셋: 준비된 데이터셋과 완전히 사용자 정의 데이터셋을 사용하여 교육 및 연구에 사용할 수 있습니다. 6. API 통합: 사용자는 애플리케이션에서 원활하게 사용하기 위해 겐레이티드 사진 API를 통합할 수 있습니다. |
프로 플랜
| 겐레이티드 사진을 이용하려면 사용자는 고품질의 다양한 사진 갤러리를 검색하거나 실시간으로 고유한 모델을 생성할 수 있습니다. 사용자는 얼굴 데이터베이스의 필터를 사용하여 특정 얼굴을 찾기 위해 비슷한 얼굴을 업로드할 수도 있습니다. 사용자는 또한 사용자 정의 매개변수를 사용하여 사진이 현실적인 얼굴이나 전신 인물로 생성되도록 할 수도 있습니다. 또한 사용자는 다운로드, 데이터셋 또는 API 통합을 통해 프로젝트를 확장할 수도 있습니다. |
MyScale | 빠르고 강력한 벡터 쿼리 | 마이스케일을 사용하는 방법은 다음과 같습니다: 1. 무료 평가판 계정을 등록하세요. 2. 데이터를 마이스케일로 가져옵니다. 3. 벡터 검색 및 분석을 수행하기 위해 SQL 쿼리를 작성하세요. 4. 마이스케일 API를 사용하여 애플리케이션에 통합하세요. 5. 마이스케일 대시보드를 사용하여 성능을 모니터링하고 최적화하세요. | |
Defined.ai | 대규모 언어 모델 데이터 | 윤리적으로 수집된 다양한 상업용 데이터셋들을 통해 AI 기능을 활용하세요. 당신의 요구에 가장 적합한 데이터를 선택하거나 맞춤형 데이터 서비스와 전문가 지원을 이용하세요. | |
Surge AI | Global data labeling platform | To use Surge AI, simply sign in to the website and access the platform. From there, you can create labeling projects, set labeling instructions, and manage the labeling workforce. | |
라이온 - 대규모 인공 지능 개방 네트워크 | 대규모 데이터셋 | 라이온을 사용하려면 그들의 웹사이트를 방문하여 프로젝트, 팀, 블로그 및 노트 섹션을 탐색하면 됩니다. 라이온이 제공하는 데이터셋, 도구 및 모델을 활용하여 기계 학습 연구 및 프로젝트를 진행할 수 있습니다. | |
웹 사이트 이름 없음 | Holo AI에는 메타데이터 UI를 통한 다양한 팬덤, 장르 및 작가 탐색 기능, 월 4.99달러부터 시작하는 저렴한 프리미엄 요금제, 사용자 정의 AI 훈련 기능, 6가지 다른 AI 음성을 갖춘 텍스트 음성 변환 기능, 사용자 데이터에 대한 종단간 암호화 등이 포함됩니다. | Holo AI를 사용하려면, 지불 또는 가입이 필요하지 않은 플랫폼에서 작성을 시작하면 됩니다. 사용자는 몇 번의 클릭으로 생각을 조직하고 작성물을 만들 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 유형의 작업에 대한 데이터셋을 제공하며, 작가는 AI를 조정하여 특정 팬덤, 장르 및 작가를 불러일으킬 수 있습니다. Holo AI는 사용자 지정 데이터에 대한 프롬프트 튜닝 기능도 제공합니다. 사용자는 AI가 생성한 내용을 읽어주는 텍스트 음성 변환 기능을 구성할 수 있습니다. | |
Entry Point AI - 대형 언어 모델을 위한 Fine-tuning 플랫폼 | Entry Point AI의 핵심 기능은 다음과 같습니다: 1. 직관적인 인터페이스: 코딩이 필요하지 않는 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 훈련 프로세스를 단순화합니다. 2. 템플릿 필드: 사용자는 필드 유형을 정의하여 데이터셋을 쉽게 구성하고 업데이트할 수 있습니다. 3. 데이터셋 도구: 데이터셋의 필터링, 편집 및 관리, 그리고 합성 예제 생성을 위한 AI 데이터 합성 기능을 제공합니다. 4. 협업: 프로젝트 관리 도구를 제공하여 팀원과의 원활한 협업을 지원합니다. 5. 평가: Fine-tuned 모델의 성능을 평가하기 위한 내장된 평가 도구를 제공합니다. | Entry Point AI를 사용하려면 다음 단계를 따르세요: 1. 원하는 언어 모델의 작업을 식별하세요. 2. CSV 파일을 사용하여 Entry Point AI에 원하는 작업의 예제를 가져옵니다. 3. 내장된 평가 도구를 사용하여 Fine-tuned 모델의 성능을 평가하세요. 4. 팀원과 협력하여 훈련 프로세스를 관리하고 모델 성능을 추적하세요. 5. 데이터셋 도구를 활용하여 데이터셋을 필터링, 편집 및 관리하세요. 6. AI 데이터 합성 기능을 사용하여 합성 예제를 생성하세요. 7. Fine-tuned 모델을 내보내거나 애플리케이션에서 직접 사용하세요. | |
Spice.ai | 기업용 인프라 | Spice.ai를 사용하면 개발자들은 웹3 데이터와 코드 그리고 머신 러닝을 결합하여 데이터와 AI를 기반으로 하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 고품질, 향상된 데이터 세트에 대한 액세스를 제공하며 개발자 친화적인 SDK를 통해 쉬운 통합이 가능합니다. 사용자는 SQL을 사용하여 웹3 데이터를 쿼리하고 필터링 및 집계 작업을 수행할 수 있습니다. Spice.ai는 또한 서버리스 기능을 지원하며 실시간, 시계열 데이터를 위한 페타바이트 규모의 데이터 플랫폼도 제공합니다. |
Datasets 핵심 기능
데이터 구성 및 구조
지도학습을 위한 레이블이 지정된 예시
다양한 데이터 유형 (예
이미지, 텍스트, 오디오)
훈련, 검증 및 테스트를 위한 데이터 분할
메타데이터 및 주석
Datasets은 무엇을 할 수 있나요?
헬스케어: 질병 진단을 위한 의료 이미지 데이터셋
금융: 알고리즘 거래를 위한 주식 시장 데이터셋
자율 주행 차량: 센서 데이터 및 지각 및 제어를 위한 주석 데이터셋
자연어 처리: 감정 분석, 기계 번역 등을 위한 텍스트 데이터셋
컴퓨터 비전: 물체 탐지, 분할, 추적을 위한 이미지 및 비디오 데이터셋
Datasets Review
사용자들은 공개 데이터셋을 통해 AI 연구의 민주화와 신속한 진전이 가능해지는 데 칭찬합니다. 그러나 일부는 데이터셋 편향, 개인 정보 보호, 더 다양하고 대표적인 데이터의 필요성에 대해 우려를 표명합니다. 연구원들은 책임 있는 데이터셋 작성 및 사용 관행의 중요성을 강조합니다.
Datasets은 누가 사용하기에 적합하나요?
사용자는 MNIST 손으로 쓴 숫자 데이터셋에서 이미지 분류 모델을 훈련하여 숫자를 인식합니다.
챗봇은 대화 로그 데이터셋에서 훈련되어 인간과 유사한 응답을 제공합니다.
추천 시스템은 사용자-항목 상호작용의 데이터셋에서 사용자 선호도를 학습합니다.
Datasets은 어떻게 작동하나요?
AI 프로젝트에서 데이터셋 사용하기: 1. 문제 확인 및 필요한 데이터 식별 2. 데이터 수집 및 전처리 3. 필요 시 데이터 레이블 지정 및 주석 달기 4. 데이터를 훈련, 검증 및 테스트 세트로 분할 5. 머신 러닝 모델에 데이터셋 공급 6. 모델 성능 평가 및 반복
Datasets의 장점
머신 러닝 모델이 예시로부터 학습할 수 있도록 함
모델 평가 및 비교를 위한 표준 제공
AI 연구에서의 협업과 재현 가능성 촉진
미지의 데이터에 대한 모델 일반화 테스트 가능하게 함
분류, 회귀, 생성 등 다양한 AI 작업 지원
Datasets에 대한 자주 묻는 질문
- AI에서 데이터셋이란 무엇인가요?
- AI에서 사용되는 데이터셋 유형은 무엇인가요?
- 지도학습을 위해 데이터셋은 어떻게 레이블이 지정되나요?
- 데이터 전처리란 무엇인가요?
- 어떻게 데이터셋이 훈련 및 평가를 위해 분할되나요?
- 인기 있는 공개 데이터셋이 어떤 것들이 있나요?
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