模型協作
數據集協作
應用協作
2024年最好的24個Datasets工具
Defined.ai, LAION - 大規模人工智能開放網絡, 網站轉換, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: Your Gateway to AI Discoveries, MD.ai, Surge AI 是最好的付費/免費 Datasets tools.
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什麼是Datasets?
資料集是用於訓練和評估機器學習模型的數據集。它們包含輸入特徵和相應的輸出標籤或值。資料集通過為模型提供必要的數據來學習模式並進行預測，對人工智能的發展和進步起著至關重要的作用。
最好的前10個AI Datasets工具有哪些?
核心功能
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價格
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如何使用
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Hugging Face | 這個平台是機器學習社群在模型、數據集和應用上進行協作的地方。 | ||
Kits AI | AI語音轉換 | 要使用Kits AI，只需在我們的網站上註冊並登錄您的帳戶。然後，您可以訪問我們的功能，如AI語音轉換、AI語音克隆、文本轉語音、聲音分離器、官方藝術家語音庫、免版稅語音庫、樂器庫和YouTube封面和數據集。根據每個功能提供的說明進行操作。 | |
生成照片 | 生成照片的核心功能包括： 1. 多樣的模特照片：平台提供由人工智能生成的多樣化且無版權的頭像圖片數據庫。 2. 人臉生成器：用戶可以通過自定義參數創建獨特的人臉和全身人形。 3. 匿名器：用戶可以上傳相似的人臉到匿名器中搜索特定人臉。 4. 批量下載：用戶可以通過批量下載方式擴大其項目。 5. 數據集：提供即用或全定制的數據集，可用於培訓和研究。 6. API集成：用戶可以將生成照片的API集成到其應用程序中，以實現無縫使用。 |
專業方案
| 要使用生成照片，用戶可以搜索高質量多樣的圖片庫，或實時創建獨特的模型。他們可以使用人臉數據庫的過濾器搜索特定人臉，或上傳相似的人臉到匿名器中。用戶還可以使用人臉生成器根據自定義參數創建逼真的人臉或全身人形。此外，用戶可以通過批量下載，數據集或API集成來擴展其項目。 |
MyScale | 快速而強大的向量查詢 | 使用MyScale，請按照以下步驟操作： 1. 註冊免費試用帳戶。 2. 將您的數據導入MyScale。 3. 編寫SQL查詢進行向量搜索和分析。 4. 使用MyScale API與您的應用程序集成。 5. 使用MyScale儀表板監控和優化性能。 | |
Defined.ai | 大型语言模型数据 | 通过最大选择的经过道德收集、多样化的现成数据集来释放你的AI能力。选择最适合你需求的数据，或者利用我们的定制数据服务和专业支持。 | |
Surge AI | 全球資料標註平台 | 要使用 Surge AI，只需登入網站並進入平台。從那裡，您可以創建標註項目，設定標註指示，並管理標註工作力量。 | |
LAION - 大規模人工智能開放網絡 | 大規模資料集 | 要使用LAION，只需訪問他們的網站並探索項目、團隊、博客和筆記部分。您可以訪問LAION提供的資料集、工具和模型，用於機器學習研究和項目。 | |
Holo AI | Holo AI包括通過元數據界面探索不同迷傳、流派和作者、價格合理的高級方案（從4.99美元/月起）、定製的人工智能訓練能力、具有6種不同人工智能聲音的文本到語音功能以及用戶數據的端到端加密。 | 要使用Holo AI，只需在平台上開始撰寫，無需支付或註冊。用戶只需要幾個點擊就可以組織自己的思維，創作作品。該平台提供不同類型的數據集，讓作家可以調節人工智能以喚起特定的迷傳、流派和作者。Holo AI還提供了對自定義數據進行提示調整的能力。用戶還可以配置文本到語音功能，使人工智能生成的內容朗讀出來。 | |
Entry Point AI - 大規模語言模型微調平台 | Entry Point AI的核心功能包括： 1. 直觀界面：通過用戶友好的界面簡化訓練流程，無需編碼。 2. 模板字段：允許用戶定義字段類型，方便數據集組織和更新。 3. 數據集工具：可過濾、編輯和管理數據集，還有用於生成合成示例的 AI 數據合成。 4. 協作：通過提供項目管理工具，便於與團隊無縫協作。 5. 評估：提供內置評估工具，評估微調模型的性能。 | 要使用 Entry Point AI，請按照以下步驟進行： 1. 確定您要讓語言模型執行的任務。 2. 使用 CSV 檔案將所需任務的示例匯入 Entry Point AI。 3. 使用內置的評估工具評估微調模型的性能。 4. 通過提供的專案管理工具與團隊成員協作，追蹤模型性能。 5. 利用數據集工具來過濾、編輯和管理數據集。 6. 使用 AI 數據合成功能生成合成示例。 7. 導出微調模型或直接在應用程序中使用。 | |
Spice.ai | 企業級基礎設施 | 使用 Spice.ai，開發人員可以將 Web3 數據與代碼和機器學習相結合，構建數據和人工智能驅動的應用程序。該平台提供高質量、豐富的數據集，並提供開發人員友好的 SDK 以進行輕鬆集成。用戶可以使用 SQL 查詢 Web3 數據，並執行過濾和聚合操作。Spice.ai 還支持無服務器函數，並提供用於實時、時間序列數據的 PB 級數據平台。 |
Datasets 的核心功能
資料組織和結構
用於監督學習的標記示例
各種數據類型（例如圖像、文本、音頻）
用於訓練、驗證和測試的數據分割
元數據和標註
Datasets 可以做什么？
醫療保健：用於疾病診斷的醫學影像數據集
金融：用於算法交易的股市數據集
自動駕駛：用於感知和控制的傳感器數據和標註數據集
自然語言處理：用於情感分析、機器翻譯等的文本數據集
計算機視覺：用於對象檢測、分割、跟踪的圖像和視頻數據集
Datasets Review
用戶稱讚公共數據集使AI研究民主化並加速進步。然而，一些人對數據集偏見、隱私問題以及對更多多樣和具代表性數據的需求提出擔憂。研究人員強調負責任的數據集創建和使用實踐的重要性。
誰比較適合使用 Datasets?
用戶在MNIST手寫數字數據集上訓練圖像分類模型來識別數字。
聊天機器人是通過對話日誌數據集進行訓練，以提供類似人類的回應。
推薦系統通過用戶-物品互動數據集學習用戶偏好。
Datasets 是如何工作的?
在AI項目中使用資料集: 1. 確定問題和所需數據 2. 收集和預處理數據 3. 如有需要，對數據進行標記和標註 4. 將數據分為訓練、驗證和測試集 5. 將資料集輸入機器學習模型 6. 評估模型性能並迭代
Datasets 的優勢
使機器學習模型能夠從示例中學習
為模型評估和比較提供標準
促進AI研究中的協作和可重現性
允許測試模型對看不見數據的泛化能力
支持各種AI任務（例如分類、回歸、生成）
關於 Datasets 的常見問題
- AI中的資料集是什麼？
- AI中使用的資料集類型有哪些？
- 用於監督學習的資料集是如何標記的？
- 什麼是數據預處理？
- 數據集如何分割用於訓練和評估？
- 一些熱門的公共數據集有哪些？
精選*
