Hợp tác về mô hình
Hợp tác về tập dữ liệu
Hợp tác về ứng dụng
24 công cụ Datasets tốt nhất trong 2025
Defined.ai, LAION - Mạng lưới trí tuệ nhân tạo quy mô lớn, Web Transpose, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern: Cổng thông tin AI của bạn, MD.ai, Surge AI là công cụ Datasets trả phí/miễn phí tốt nhất.
End
Datasets là gì?
Bộ dữ liệu là bộ sưu tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và đánh giá các mô hình học máy. Chúng bao gồm các đặc trưng đầu vào và các nhãn hoặc giá trị đầu ra tương ứng. Bộ dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển và tiến bộ của trí tuệ nhân tạo bằng cách cung cấp dữ liệu cần thiết cho các mô hình học tìm ra mẫu và đưa ra dự đoán.
Công cụ 10 AI Datasets hàng đầu là gì?
Các chức năng cốt lõi
|
giá
|
cách sử dụng
| |
|---|---|---|---|
Hugging Face | Nền tảng nơi cộng đồng học máy cùng nhau làm việc với các mô hình, tập dữ liệu và ứng dụng. | ||
Kits AI | Chuyển đổi giọng nói AI | Để sử dụng Kits AI, đơn giản chỉ cần đăng ký trên trang web của chúng tôi và đăng nhập vào tài khoản của bạn. Sau đó, bạn có thể truy cập các tính năng của chúng tôi như chuyển đổi giọng nói AI, nhân bản giọng nói AI, chuyển văn bản thành giọng nói, tách lời và thư viện giọng nghệ sĩ chính thức, thư viện giọng nói không trả tiền, thư viện nhạc cụ, và các bài hát và dữ liệu YouTube. Làm theo hướng dẫn cung cấp cho mỗi tính năng để bắt đầu sử dụng chúng. | |
Hình ảnh được tạo ra | Các tính năng cốt lõi của Hình ảnh đã được tạo ra bao gồm: 1. Hình ảnh Mô hình Đa dạng: Nền tảng cung cấp một cơ sở dữ liệu các hình ảnh chân dung đa dạng và không vi phạm bản quyền được tạo ra bằng AI. 2. Bộ tạo khuôn mặt: Người dùng có thể tạo ra các khuôn mặt duy nhất và con người toàn bộ bằng cách tùy chỉnh các thông số. 3. Bảo vệ danh tính: Người dùng có thể tải lên một gương mặt tương tự với Bảo vệ danh tính để tìm kiếm các khuôn mặt cụ thể. 4. Tải xuống số lượng lớn: Người dùng có thể mở rộng dự án của họ bằng cách tải xuống ảnh hàng loạt. 5. Bộ dữ liệu: Bộ dữ liệu đã sẵn sàng và tùy chỉnh đầy đủ để huấn luyện và nghiên cứu. 6. Tích hợp API: Người dùng có thể tích hợp API Hình ảnh đã được tạo ra để sử dụng một cách liền mạch trong ứng dụng của họ. | Để sử dụng Hình ảnh được tạo ra, người dùng có thể tìm kiếm trong bộ sưu tập ảnh đa dạng chất lượng cao hoặc tạo mô hình duy nhất theo thời gian thực. Họ có thể tìm kiếm các khuôn mặt cụ thể bằng cách sử dụng bộ lọc trong cơ sở dữ liệu Khuôn mặt hoặc tải lên một khuôn mặt tương tự với Bảo vệ danh tính. Người dùng cũng có thể tạo ra các khuôn mặt sống động hoặc con người toàn bộ với các thông số tùy chỉnh bằng cách sử dụng Bộ tạo khuôn mặt. Ngoài ra, người dùng cũng có thể mở rộng dự án của mình thông qua tải xuống số lượng lớn, bộ dữ liệu hoặc tích hợp API. | |
Defined.ai | Dữ liệu Mô hình Ngôn ngữ Lớn | Mở khóa khả năng AI của bạn với sự lựa chọn lớn nhất các tập dữ liệu nhân tạo đã được thu thập đạo đức, đa dạng. Chọn dữ liệu phù hợp nhất với nhu cầu của bạn hoặc tận dụng các dịch vụ dữ liệu tùy chỉnh và hỗ trợ chuyên gia của chúng tôi. | |
MyScale | Tìm kiếm vector mạnh mẽ và nhanh chóng | Để sử dụng MyScale, làm theo các bước sau: 1. Đăng ký tài khoản dùng thử miễn phí. 2. Nhập dữ liệu của bạn vào MyScale. 3. Viết các truy vấn SQL để thực hiện tìm kiếm và phân tích vector. 4. Sử dụng API MyScale để tích hợp với ứng dụng của bạn. 5. Theo dõi và tối ưu hiệu suất bằng bảng điều khiển MyScale. | |
Surge AI | Nền tảng dán nhãn dữ liệu toàn cầu | Để sử dụng Surge AI, chỉ cần đăng nhập vào trang web và truy cập nền tảng. Từ đó, bạn có thể tạo các dự án dán nhãn, đặt hướng dẫn dán nhãn và quản lý lực lượng lao động dán nhãn. | |
LAION - Mạng lưới trí tuệ nhân tạo quy mô lớn | Tập dữ liệu quy mô lớn | Để sử dụng LAION, bạn chỉ cần truy cập vào trang web của họ và khám phá các dự án, nhóm, blog và phần ghi chú. Bạn có thể truy cập vào các tập dữ liệu, công cụ và mô hình được cung cấp bởi LAION cho nghiên cứu và dự án học máy của bạn. | |
Altern: Cổng thông tin AI của bạn | Khám phá sản phẩm AI | Khám phá các sản phẩm, công cụ, mô hình, tập dữ liệu, thông báo và kênh YouTube về AI mới nhất - tất cả đều có mặt tại một nơi. | |
Spice.ai | Cơ sở hạ tầng Mức doanh nghiệp | Với Spice.ai, các nhà phát triển có thể kết hợp dữ liệu web3 với mã và học máy để xây dựng ứng dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Nền tảng cung cấp truy cập vào các bộ dữ liệu phong phú và tiện ích cho việc tích hợp dễ dàng. Người dùng có thể truy vấn dữ liệu web3 bằng SQL và thực hiện lọc và tổng hợp. Spice.ai cũng hỗ trợ các chức năng không có máy chủ và cung cấp nền tảng dữ liệu quy mô petabyte cho dữ liệu thời gian thực. | |
Entry Point AI - Nền tảng Fine-tuning cho cụm ngôn ngữ lớn | Các tính năng chính của Entry Point AI bao gồm: 1. Giao diện trực quan: Đơn giản hóa quá trình huấn luyện với giao diện thân thiện với người dùng loại bỏ nhu cầu lập trình. 2. Các trường mẫu: Cho phép người dùng xác định loại trường để dễ dàng tổ chức và cập nhật tập dữ liệu. 3. Công cụ Tập dữ liệu: Cho phép lọc, chỉnh sửa và quản lý các tập dữ liệu, cũng như Tổng hợp Dữ liệu AI để tạo ra các ví dụ tổng hợp. 4. Cộng tác: Tạo điều kiện cho sự cộng tác liền mạch với đồng đội bằng cách cung cấp các công cụ quản lý dự án. 5. Đánh giá: Cung cấp các công cụ đánh giá tích hợp sẵn để đánh giá hiệu suất của các mô hình được điều chỉnh tốt. | Để sử dụng Entry Point AI, làm theo các bước sau: 1. Xác định nhiệm vụ mà bạn muốn mô hình ngôn ngữ của mình thực hiện. 2. Nhập các ví dụ về nhiệm vụ mong muốn vào Entry Point AI bằng cách sử dụng tệp CSV. 3. Đánh giá hiệu suất của các mô hình được điều chỉnh tốt bằng cách sử dụng các công cụ đánh giá tích hợp sẵn. 4. Cộng tác với đồng đội để quản lý quá trình huấn luyện và theo dõi hiệu suất mô hình. 5. Sử dụng các công cụ tập dữ liệu để lọc, chỉnh sửa và quản lý tập dữ liệu của bạn. 6. Tạo danh sách các ví dụ tổng hợp bằng cách sử dụng tính năng Tổng hợp Dữ liệu AI. 7. Xuất các mô hình được điều chỉnh tốt hoặc sử dụng chúng trực tiếp trong ứng dụng của bạn. |
Trang web AI Datasets mới nhất
Cơ sở dữ liệu trí tuệ nhân tạo tiên tiến với tìm kiếm vector và phân tích SQL.
Cơ sở kiến thức trí tuệ nhân tạo
Biểu đồ tri thức AI
Quản lý tri thức trí tuệ nhân tạo
Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
Các tính năng cốt lõi của Datasets
Tổ chức và cấu trúc dữ liệu
Ví dụ được dán nhãn cho việc học có giám sát
Đa dạng các loại dữ liệu (ví dụ
hình ảnh, văn bản, âm thanh)
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra
Dữ liệu về siêu dữ liệu và chú thích
What is Datasets can do?
Chăm sóc sức khỏe: Các bộ dữ liệu về hình ảnh y khoa để chẩn đoán bệnh tật
Tài chính: Bộ dữ liệu thị trường chứng khoán cho giao dịch theo thuật toán
Xe tự hành: Bộ dữ liệu về dữ liệu cảm biến và chú thích cho nhận thức và điều khiển
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Bộ dữ liệu văn bản cho phân tích cảm xúc, dịch máy, v.v.
Thị giác máy tính: Bộ dữ liệu hình ảnh và video cho phát hiện đối tượng, phân đoạn, theo dõi
Datasets Review
Người dùng khen ngợi các bộ dữ liệu công cộng đã làm cho nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trở nên dân chủ hơn và đẩy nhanh tiến bộ. Tuy nhiên, một số người bày tỏ lo ngại về thiên vị của bộ dữ liệu, quyền riêng tư và cần có thêm dữ liệu đa dạng và đại diện. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc tạo ra và sử dụng bộ dữ liệu một cách có trách nhiệm.
Ai phù hợp hơn để sử dụng Datasets?
Người dùng huấn luyện một mô hình phân loại hình ảnh trên bộ dữ liệu chữ số viết tay MNIST để nhận dạng chữ số.
Một chatbot được huấn luyện trên bộ dữ liệu các nhật ký trò chuyện để cung cấp câu trả lời giống như con người.
Một hệ thống gợi ý học sở thích của người dùng từ bộ dữ liệu về tương tác người dùng-vật phẩm.
Datasets hoạt động như thế nào?
Để sử dụng bộ dữ liệu trong các dự án trí tuệ nhân tạo: 1. Xác định vấn đề và dữ liệu cần thiết 2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu 3. Đánh nhãn và chú thích dữ liệu nếu cần 4. Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra 5. Cung cấp bộ dữ liệu vào mô hình học máy 6. Đánh giá hiệu suất của mô hình và lặp lại
Ưu điểm của Datasets
Cho phép các mô hình học máy học từ các ví dụ
Cung cấp một tiêu chuẩn để đánh giá và so sánh mô hình
Thúc đẩy sự hợp tác và khả năng tái tạo trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo
Cho phép kiểm tra tổng quát hóa của mô hình với dữ liệu chưa biết
Hỗ trợ các nhiệm vụ trí tuệ nhân tạo đa dạng (ví dụ: phân loại, hồi quy, tạo ra)
Câu hỏi thường gặp về Datasets
- Bộ dữ liệu là gì trong trí tuệ nhân tạo?
- Có những loại bộ dữ liệu nào được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo?
- Làm thế nào để gán nhãn cho bộ dữ liệu cho việc học có giám sát?
- Tiền xử lý dữ liệu là gì?
- Bộ dữ liệu được chia như thế nào cho việc huấn luyện và đánh giá?
- Một số bộ dữ liệu công cộng phổ biến là gì?