模型协作
数据集协作
应用协作
Defined.ai, LAION - 大规模人工智能开放网络, 网站翻译, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern:您的AI发现之门, MD.ai, Surge AI 是最好的付费/免费 Datasets tools.
数据集是用于训练和评估机器学习模型的数据集合。它们由输入特征和相应的输出标签或值组成。数据集在人工智能的发展和进步中发挥关键作用,为模型学习模式并做出预测提供必要的数据。
核心功能
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价格
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如何使用
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Hugging Face | 模型协作 | 机器学习社区在模型、数据集和应用上的协作平台。 | |
Kits AI | AI声音转换 | 要使用Kits AI,只需在我们的网站上注册并登录您的账户。然后,您可以访问我们的功能,如AI语音转换,AI语音克隆,文本到语音,声音分离器,官方艺术家语音库,免版税语音库,乐器库和YouTube封面和数据集。按照每个功能提供的说明开始使用它们。 | |
Defined.ai | 大型语言模型数据 | 利用最大的选择性被采集、多样化的现成数据集,开启你的人工智能能力。选择最适合你需求的数据集,或者利用我们的定制数据服务和专业支持。 | |
生成照片 | 生成照片的核心功能包括: 1.多样化模特照片:该平台提供由人工智能生成的多样化、无版权的正面照片数据库。 2.脸部生成器:用户可以通过自定义参数创建独特的面部和全身人像。 3.匿名化工具:用户可以上传相似的面孔到匿名化工具,以搜索特定的面孔。 4.批量下载:用户可以通过批量下载照片扩大他们的项目规模。 5.数据集:准备好的、完全自定义的数据集可用于培训和研究。 6.API集成:用户可以将生成照片的API集成到他们的应用程序中,实现无缝使用。 |
专业计划
| 要使用生成照片,用户可以搜索高质量多样化照片库或实时创建独特的模特。他们可以使用面部数据库中的过滤器搜索特定面部,也可以将相似的面孔上传到匿名化工具中进行搜索。用户还可以使用脸部生成器根据自定义参数创建逼真的面部或全身人像。此外,用户可以通过批量下载、数据集或API集成来扩大项目规模。 |
MyScale | 快速强大的向量查询 | 使用MyScale,按照以下步骤进行操作: 1. 注册免费试用账户。 2. 将您的数据导入MyScale。 3. 使用SQL查询进行向量搜索和分析。 4. 使用MyScale API与您的应用程序进行集成。 5. 使用MyScale仪表板监控和优化性能。 | |
Surge AI | 全球数据标注平台 | 要使用Surge AI,只需登录网站并访问平台。然后,您可以创建标注项目,设置标注说明,并管理标注人力资源。 | |
LAION - 大规模人工智能开放网络 | 大规模数据集 | 要使用LAION,只需访问他们的网站,浏览项目、团队、博客和笔记部分。您可以访问LAION提供的数据集、工具和模型,用于您的机器学习研究和项目。 | |
Altern:您的AI发现之门 | AI产品发现 | 在一个地方发现最新的AI产品、工具、模型、数据集、通讯以及YouTube频道。 | |
Spice.ai | 企业级基础设施 | 使用Spice.ai,开发人员可以将Web3数据与代码和机器学习相结合,构建数据驱动的人工智能应用程序。该平台提供高质量、丰富的数据集,并提供开发者友好的SDK以便于集成。用户可以使用SQL查询Web3数据,并进行过滤和聚合。Spice.ai还支持无服务器函数,并提供用于实时、时序数据的PB级数据平台。 | |
Entry Point AI - 大型语言模型的微调平台 | Entry Point AI的核心功能包括: 1. 直观界面:通过用户友好的界面简化训练过程,无需编码。 2. 模板字段:允许用户定义字段类型以便轻松组织和更新数据集。 3. 数据集工具:支持数据集的过滤、编辑和管理,以及使用AI数据合成生成合成示例。 4. 协作:通过提供项目管理工具,便于与团队成员无缝协作。 5. 评估:提供内置的评估工具,以评估经过微调的模型的性能。 | 要使用Entry Point AI,请按照以下步骤进行: 1. 确定您希望语言模型执行的任务。 2. 使用CSV文件将所需任务的示例导入Entry Point AI中。 3. 使用内置的评估工具评估精调模型的性能。 4. 与团队成员协作管理训练过程并跟踪模型性能。 5. 利用数据集工具对数据集进行过滤、编辑和管理。 6. 使用AI数据合成功能生成合成示例。 7. 导出经过微调的模型或直接在应用程序中使用该模型。 |
医疗保健:用于疾病诊断的医学图像数据集
金融:用于算法交易的股市数据集
自动驾驶车辆:传感器数据和感知控制注释数据集
自然语言处理:情感分析、机器翻译等文本数据集
计算机视觉:用于目标检测、分割、跟踪的图像和视频数据集
用户赞扬公共数据集民主化人工智能研究并促进快速进步。然而,一些人对数据集偏见、隐私以及需要更多多样和具代表性的数据提出了担忧。研究人员认为负责任地创建和使用数据集的重要性。
用户在MNIST手写数字数据集上训练图像分类模型以识别数字。
聊天机器人在对话记录数据集上训练,以提供类似人类的回复。
推荐系统从用户-物品交互数据集中学习用户偏好。
在AI项目中使用数据集: 1. 确定问题和所需数据 2. 收集和预处理数据 3. 必要时标记和注释数据 4. 将数据拆分为训练、验证和测试集 5. 将数据集输入机器学习模型 6. 评估模型性能并迭代
使机器学习模型能够从示例中学习
为模型评估和比较提供标准
促进人工智能研究的协作和可重现性
测试模型对未见数据的泛化能力
支持各种AI任务(例如分类、回归、生成)