G2 ist stolz darauf, unvoreingenommene Bewertungen über userzufriedenheit in unseren Bewertungen und Berichten zu zeigen. Wir erlauben keine bezahlten Platzierungen in unseren Bewertungen, Rankings oder Berichten. Erfahren Sie mehr über unsere Bewertungsmethoden.
A weekly snapshot of rising stars, new launches, and what everyone's buzzing about.
Tumult Analytics ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die es einfach und sicher macht, Differential Privacy zu nutzen; sie ermöglicht es Organisationen, statistische Zusammenfassungen sensibler Dat
Unsere Mission ist es, Entwicklern zu ermöglichen, sicher und schnell mit Daten zu experimentieren, zusammenzuarbeiten und zu bauen.
KopiKat ist ein generatives Bilddaten-Augmentierungstool, das die Genauigkeit von KI-Modellen verbessert, ohne die Netzwerkarchitektur zu ändern. Es erstellt eine neue fotorealistische Kopie des Origi
Syntheticus® ist ein Technologieunternehmen, das 2021 gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Zürich, Schweiz, hat. Wir sind an der Spitze der Innovation und Forschung in Privacy-Enhancing Technologie
Tonic.ai ermöglicht es Entwicklern, mit sicheren, hochpräzisen synthetischen Daten zu arbeiten, um Software- und KI-Innovationen zu beschleunigen und gleichzeitig den Datenschutz zu wahren. Durch bran
Synthesis AI ist eine wegweisende synthetische Datentechnologie, die leistungsfähigere KI entwickelt.
GenRocket ist der Technologieführer in der Generierung synthetischer Daten für Anwendungsfälle in der Qualitätsentwicklung und im maschinellen Lernen. Wir nennen es Synthetic Test Data Automation (TDA
Deep Vision Data spezialisiert sich auf die Erstellung synthetischer Trainingsdaten für das überwachte und unüberwachte Training von maschinellen Lernsystemen wie tiefen neuronalen Netzwerken und auch
TestINT (testINT.ai) Was ist TestINT? TestINT ist eine „Datenaugmentierungs- und Testplattform“, die Systeme, die „Deep Learning“-Techniken nutzen, zuverlässiger macht. TestINT bietet eine kompakt
Die von ANYVERSE erstellten computergenerierten Datensätze bieten die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und fotorealistische visuelle Genauigkeit, die von Machine-Learning- und Wahrnehmungsteams benötig
CVEDIA entwickelt robuste und widerstandsfähige Computer-Vision-Algorithmen unter Verwendung synthetischer Daten. Unsere synthetischen Algorithmen werden in 2-4 Wochen für Szenarien entwickelt, in den
DataGen erstellt simulierte Datenlösungen, die skalierbar, vorurteilsfrei und automatisch annotiert sind. Wir verwenden hyper-fotorealistische Bilder und Algorithmen, um Datensätze mit hoher Varianz z
Um eine bessere Entwicklung der Computer Vision zu ermöglichen, hat LexSet TDaaS (Training Data as a Service) entwickelt, das 3D-Inhalte verwendet, um fotorealistische synthetische Daten zur Schulung
Verbessertes Modellleistung Profitieren Sie von bis zu 15% Verbesserung der Modellleistung durch Datenneuausgleich, Datenimputation und hochwertige synthetische Datengenerierung. SDK hilft, den Umsa