模型中心:存取成千上萬的預訓練模型。
數據集中心:各種機器學習任務的數據集存儲庫。
Spaces:建立和主辦機器學習應用的平台。
推論端點:在完全管理的基礎架構上部署模型。
計算:用於部署和運行機器學習應用的付費計算資源。
企業解決方案:企業級安全性、存取控制和專屬支援。
Account Sign-in, LAION, Web Transpose, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern, MD.ai, Surge AI 是最好的付費/免費 Datasets tools.






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。
核心功能
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價格
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如何使用
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Hugging Face | 模型中心:存取成千上萬的預訓練模型。 |
HF Hub 免費 主辦無限公共模型、數據集,創建無限組織,取得機器學習工具,社群支援。
| 用戶可以在Hub中探索和下載預訓練模型、數據集和應用程式。他們還可以主辦自己的機器學習專案,部署模型於推論端點,或升級Spaces應用以使用GPU。 |
Kits AI | AI 人聲克隆 |
免費 免費 精簡您的人聲和音頻工作流程。
| 用戶可以通過 Kits AI 平台克隆聲音、生成 AI 唱歌、隔離人聲、母帶製作音樂、分割音軌、混合聲音並使用 AI 樂器。該平台還允許用戶創建聲音模型並賺取被動收入。 |
Generated Photos | AI生成的臉部和人像 |
臉部 + 臉部生成器 $199/年 瀏覽超過260萬的預製臉部並創建具有可自定義特徵的新臉部。每月15次下載,無限的臉部生成,無水印,商業用途,免費3天試用。
| 使用過濾器搜索畫廊,將相似的臉部上傳至匿名器,或使用你的參數在臉部生成器中創建獨特的寫實臉部或全身人像。或者,上傳並修改你的照片。對於大型項目,利用批量下載、資料集或API整合。 |
Surge AI | 針對生成式人工智慧的數據標註 | 使用 Surge AI 的方法是,您可以在他們的網站上註冊以訪問他們的數據標註平台。您可以透過原生 API 和 SDK 直接整合他們的服務,或與他們的專業數據團隊合作進行管理服務。他們提供工具及精英人才來構建強大的數據集。 | |
Account Sign-in | 帳號登入 | 要使用此頁面,請在提供的欄位中輸入您的帳號憑據,然後點擊「登入」按鈕。如果您忘記密碼或在訪問帳號時遇到問題,請點擊「無法訪問您的帳號?」連結以獲取幫助。如需進一步協助,請聯繫資訊技術支持部門。 | |
Spice AI | 可組合的數據和AI構建塊 |
管理型Spice.ai開源 每月$1k至$5k 前端和推斷查詢的高效能快取
| 使用Spice AI,可以透過連接各種數據來源來使用,使用SQL查詢數據,為低延遲訪問加速數據,以及部署AI模型。開發者可以僅用三行代碼開始使用Spice Cloud平台。 |
LAION | 用於機器學習的大型數據集 | LAION提供可下載的數據集、工具和模型,可用於機器學習研究和開發。用戶可以在網站上瀏覽可用的資源,請求特定數據集,並為社區作出貢獻。 | |
Altern | 人工智慧資源目錄 | 所提供的內容沒有明確說明如何使用這個網站。不過根據描述,可以推測用戶可以探索目錄、參與社群並獲取與人工智慧相關的資源。 | |
MyScale | 完全SQL相容的向量資料庫 |
開發者 免費 免費方案可支持約500萬條768維的向量,使用MSTG算法。
| 使用者可以開始免費試用或嘗試遊樂場來探索MyScale的功能。開發人員可以使用SQL建構生成AI應用,執行向量搜尋、文本搜尋、過濾搜尋及SQL-向量聯接查詢。 |
MD.ai | AI 驅動的報告 | MD.ai 提供報告和註解的工具。對於報告,使用者可以利用 AI 進行範本選擇、口述映射、印象生成和自動計費代碼生成。對於註解,使用者可以利用平台的本地 DICOM 支援和 AI 輔助註解功能建立高品質的標註數據集。使用者可以請求演示或直接試用報告功能。 |
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
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。
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。
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
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)







































