On-demand labeled training data
Highly scalable data generation platform
Photorealistic images and videos
Diverse 3D human models
Expanded set of pixel-perfect labels
syntheticAIdata, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Incribo, Yadget, Mocke isto, Hackathon AI em todo o mundo, Entry Point AI - Plataforma de Afinação para Modelos de Linguagem Grandes são as ferramentas Synthetic Data mais bem pagas / gratuitas.
Dados sintéticos referem-se a dados artificialmente gerados em vez de coletados de eventos do mundo real. Eles são criados usando algoritmos e modelos estatísticos para imitar as características e padrões de dados reais. Dados sintéticos ganharam importância em IA e aprendizado de máquina devido à sua capacidade de superar limitações associadas a dados reais, como preocupações com privacidade, escassez de dados e conjuntos de dados desequilibrados.
Recursos principais
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Preço
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Como usar
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Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI | On-demand labeled training data | Sign up for an account, choose the desired dataset, and access synthetic data for computer vision AI training. | |
Entry Point AI - Plataforma de Afinação para Modelos de Linguagem Grandes | As principais características da Entry Point AI incluem: 1. Interface Intuitiva: Simplifica o processo de treinamento com uma interface amigável que elimina a necessidade de programação. 2. Campos de Modelo: Permite aos usuários definir tipos de campo para fácil organização e atualização de conjunto de dados. 3. Ferramentas de Conjunto de Dados: Possibilita filtrar, editar e gerenciar conjuntos de dados, além da Síntese de Dados de IA para gerar exemplos sintéticos. 4. Colaboração: Facilita a colaboração com colegas fornecendo ferramentas de gerenciamento de projetos. 5. Avaliação: Fornece ferramentas de avaliação integradas para avaliar o desempenho dos modelos afinados. | Para usar a Entry Point AI, siga estes passos: 1. Identifique a tarefa que você deseja que seu modelo de linguagem execute. 2. Importe exemplos da tarefa desejada para a Entry Point AI usando um arquivo CSV. 3. Avalie o desempenho dos modelos afinados usando as ferramentas de avaliação integradas. 4. Colabore com colegas para gerenciar o processo de treinamento e acompanhar o desempenho do modelo. 5. Utilize as ferramentas de conjunto de dados para filtrar, editar e gerenciar seu conjunto de dados. 6. Gere exemplos sintéticos usando o recurso de síntese de dados de IA. 7. Exporte os modelos afinados ou use-os diretamente em suas aplicações. | |
syntheticAIdata | As principais características do syntheticAIdata incluem: - Modelos 3D: Importe modelos 3D realistas para gerar dados sintéticos para treinamento de modelos de IA de visão. - Fundos: Escolha entre uma variedade de cores e formas, imagens do mundo real e fundos gerados automaticamente. - Iluminação: Personalize as opções de iluminação para melhorar a realidade dos modelos 3D e diversificar os dados sintéticos. - Tipos de Anotação: Suporte para três tipos populares de anotação de imagens - detecção de objetos, segmentação semântica e classificação de imagens. - Escalonamento: Dimensione facilmente a geração de dados para criar lotes de imagens adaptados às suas necessidades e melhorar a precisão do modelo. | Para usar o syntheticAIdata, siga estes passos: 1. Faça o upload do seu modelo 3D usando o painel baseado na web. 2. Configure as opções de geração de dados, como fundos e iluminação, ou use as opções padrão. 3. Baixe os dados sintéticos gerados, que podem ser armazenados em sua conta para uso futuro. 4. Integre a solução com serviços baseados em nuvem ou importe os dados para seus ambientes de desenvolvimento para treinar seus modelos de IA. | |
Incribo | As principais características da Incribo incluem: 1. Geração de dados sintéticos de alta qualidade 2. Preços acessíveis 3. Capacidade de especificar formato, estrutura e tamanho do conjunto de dados 4. Proteção de informações sensíveis mantendo características realistas dos dados | Para usar a Incribo, você pode se inscrever em uma conta no site e acessar os recursos de geração de dados. Você pode especificar o formato, a estrutura e o tamanho do conjunto de dados sintéticos que você precisa. Os algoritmos e modelos avançados da Incribo gerarão os dados sintéticos com base em seus requisitos. | |
Mocke isto | Geração de dados simulados alimentada por IA | Para usar o Mocke isto, basta visitar o website ou acessar a API. Inclua o número desejado de exemplos e defina o formato dos dados usando JSON ou selecione entre as interfaces disponíveis. Envie a solicitação e receba os dados simulados gerados no formato JSON como resultado. | |
Hackathon AI em todo o mundo | Competição global com desafios projetados por líderes de pensamento em IA | Para participar do Hackathon AI em todo o mundo, você precisa se inscrever no evento. Depois de registrado, você pode escolher um dos três desafios da competição que lhe interessa. Em seguida, você pode se juntar a uma equipe ou buscar apoio por meio da plataforma Discord. Depois de se juntar a uma equipe ou trabalhar individualmente, você pode começar a desenvolver sua solução de IA. Depois que sua solução estiver pronta, você poderá enviá-la para avaliação. Os principais finalistas terão a oportunidade de apresentar seus projetos a um painel de juízes de grandes gigantes da tecnologia e ter a chance de ganhar prêmios emocionantes. | |
Yadget | Gerador de Dados | Para usar o Yadget, basta se inscrever em uma conta no site. Uma vez conectado, você pode acessar a ferramenta geradora de dados e selecionar os tipos de dados desejados. O Yadget então gera dados sintéticos de acordo com suas especificações. Esses dados podem ser usados para testar e validar seu produto digital ou em projetos de ML e AI. |
Gerador de fotos e imagens de IA
Reconhecimento de Imagem por IA
Gerador de Conteúdo de IA
Gerador de Vídeo AI
Veículos autônomos: Geração de dados de sensores sintéticos para treinar e testar algoritmos de carros autônomos.
Saúde: Criação de dados de pacientes sintéticos para pesquisa médica e descoberta de medicamentos.
Finanças: Geração de dados financeiros sintéticos para modelagem de riscos e detecção de fraudes.
Visão computacional: Aumento de conjuntos de dados de imagens com variações sintéticas para melhorar modelos de reconhecimento de objetos.
Processamento de linguagem natural: Geração de dados de texto sintético para treinar modelos de linguagem e chatbots.
Os usuários têm elogiado os dados sintéticos por sua capacidade de abordar preocupações com privacidade de dados e superar problemas de escassez de dados. Muitos relataram melhorias significativas no desempenho e generalização do modelo após incorporar dados sintéticos em seus pipelines de treinamento. No entanto, alguns usuários também destacaram a importância da modelagem e validação cuidadosas para garantir a qualidade e realismo dos dados gerados. No geral, os dados sintéticos foram bem recebidos como uma ferramenta valiosa em IA e aprendizado de máquina, oferecendo um equilíbrio entre utilidade de dados e preservação de privacidade.
Um varejista gera dados sintéticos de clientes para treinar um sistema de recomendação sem expor informações reais dos clientes.
Um provedor de serviços de saúde usa registros médicos sintéticos para desenvolver um modelo de previsão de doenças mantendo a privacidade dos pacientes.
Uma instituição financeira gera dados sintéticos de transações para detectar atividades fraudulentas sem comprometer dados sensíveis dos clientes.
Para usar dados sintéticos em projetos de IA e aprendizado de máquina, siga estas etapas: 1) Defina os requisitos de dados e características a serem imitadas. 2) Selecione um método apropriado de geração de dados sintéticos, como redes geradoras adversárias (GANs), autoencoders variacionais (VAEs) ou modelos gráficos probabilísticos. 3) Treine o modelo escolhido em um conjunto de dados representativo para aprender os padrões e distribuições subjacentes. 4) Gere dados sintéticos usando o modelo treinado, garantindo que os dados gerados correspondam às características desejadas. 5) Valide a qualidade e realismo dos dados sintéticos usando testes estatísticos e conhecimento de domínio. 6) Use os dados sintéticos para treinar, testar ou aumentar modelos de aprendizado de máquina.
Aborda preocupações com privacidade de dados gerando dados não sensíveis.
Supera problemas de escassez de dados, especialmente para eventos raros ou classes sub-representadas.
Possibilita a criação de dados para melhorar o desempenho e generalização do modelo.
Facilita o compartilhamento de dados e colaboração sem comprometer a confidencialidade.
Permite a criação de conjuntos de dados diversos e equilibrados.