按需标记的训练数据
高度可扩展的数据生成平台
逼真的图像和视频
多样的3D人体模型
完美的像素级标记
合成AI数据, Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI, Incribo, Yadget, 模仿这个, 全球AI黑客马拉松, Entry Point AI - 大型语言模型的微调平台 是最好的付费/免费 Synthetic Data tools.
合成数据是指人工生成的数据,而不是从真实世界事件中收集的数据。它是使用算法和统计模型创建的,以模仿真实数据的特征和模式。合成数据在人工智能和机器学习中变得显著,因为它能够克服与真实数据相关的限制,如隐私问题、数据稀缺和数据集不平衡。
核心功能
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价格
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如何使用
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Synthetic Data for Computer Vision and Perception AI | 按需标记的训练数据 | 注册账户,选择所需数据集,获取用于计算机视觉人工智能训练的合成数据。 | |
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。 | |
合成AI数据 | 合成AI数据的核心功能包括: - 3D模型:导入逼真的3D模型以生成用于AI视觉模型训练的合成数据。 - 背景:可选择多种颜色和形状的实景图片和自动生成的背景。 - 光照:自定义光照选项,增强3D模型的逼真度和多样化合成数据。 - 注释类型:支持三种流行的图像注释类型 - 目标检测、语义分割和图像分类。 - 缩放:轻松缩放数据生成,创建适合您需求的图像批次,提高模型准确性。 | 要使用合成AI数据,请按照以下步骤操作: 1. 使用基于Web的仪表板上传您的3D模型。 2. 配置数据生成选项,如背景和光照,或使用默认选项。 3. 下载生成的合成数据,可以将其存储在您的帐户中以供将来使用。 4. 将解决方案与基于云的服务集成或将数据导入到您的开发环境中,以训练您的AI模型。 | |
Incribo | Incribo的核心功能包括: 1. 高质量的合成数据生成 2. 实惠的价格 3. 能够指定数据集的格式、结构和大小 4. 在保持真实数据特征的同时保护敏感信息 | 要使用Incribo,您可以在网站上注册账户并使用数据生成功能。您可以指定合成数据集的格式、结构和大小。然后,Incribo的先进算法和模型将根据您的要求生成合成数据。 | |
模仿这个 | 由人工智能驱动的模拟数据生成 | 要使用模仿这个,只需访问网站或访问API。输入所需示例的数量,并使用JSON定义数据格式,或从可用界面中进行选择。提交请求后,将以JSON格式接收生成的模拟数据作为结果。 | |
全球AI黑客马拉松 | 由AI领袖设计的全球竞赛 | 要参加全球AI黑客马拉松,您需要注册活动。注册后,您可以选择您感兴趣的三个比赛挑战之一。您可以加入一个团队或通过Discord平台寻求支持。加入团队或独自工作后,您可以开始开发自己的AI解决方案。当您的解决方案准备就绪时,您可以提交进行评估。入围的前几名将有机会向来自领先科技巨头的评委团介绍他们的项目,并有机会赢得令人兴奋的奖品。 | |
Yadget | 数据生成器 | 要使用Yadget,只需在网站上注册一个帐户。注册登录后,您可以访问数据生成工具并选择所需的数据类型。然后Yadget将根据您的规格生成合成数据。这些数据可用于测试和验证您的数字产品或在机器学习和人工智能项目中使用。 |
自动驾驶汽车:生成合成传感器数据以训练和测试自动驾驶汽车算法。
医疗保健:为医学研究和药物发现创建合成患者数据。
金融:生成合成金融数据进行风险建模和欺诈检测。
计算机视觉:通过生成合成变化来增强图像数据集,以提高物体识别模型。
自然语言处理:生成合成文本数据以训练语言模型和聊天机器人。
用户们赞扬合成数据的能力来解决数据隐私问题和克服数据稀缺问题。许多用户在将合成数据纳入其训练流程后报告了模型性能和泛化能力显著提高。然而,一些用户也强调了谨慎建模和验证的重要性,以确保生成数据的质量和逼真度。总体而言,合成数据作为人工智能和机器学习中的有价值工具得到了良好的接受,提供了数据效用和隐私保护之间的平衡。
零售商生成合成客户数据以训练推荐系统,而不暴露真实客户信息。
医疗机构使用合成医疗记录开发疾病预测模型,同时保护患者隐私。
金融机构生成合成交易数据以检测欺诈活动,而不影响敏感客户数据。
要在人工智能和机器学习项目中使用合成数据,请按照以下步骤进行:1)定义要模仿的数据要求和特征。2)选择适当的合成数据生成方法,如生成对抗网络(GANs)、变分自动编码器(VAEs)或概率图模型。3)对代表性数据集上的所选模型进行训练,以学习潜在模式和分布。4)使用训练过的模型生成合成数据,确保生成的数据符合所需特征。5)使用统计测试和领域专业知识验证合成数据的质量和逼真度。6)将合成数据用于训练、测试或增强机器学习模型。
通过生成非敏感数据解决数据隐私问题。
克服数据稀缺问题,特别是对于罕见事件或代表性不足的类别。
实现数据增强以提高模型性能和泛化能力。
促进数据共享和协作,而不损害机密性。
允许创建多样化和平衡的数据集。