Top 10 TESTINT Alternativen & Wettbewerber

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Wenn Sie TESTINT in Betracht ziehen, möchten Sie möglicherweise auch ähnliche Alternativen oder Wettbewerber untersuchen, um die beste Lösung zu finden. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu TESTINT zu berücksichtigen sind, beinhalten Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Die beste Gesamtalternative zu TESTINT ist IBM watsonx.ai. Andere ähnliche Apps wie TESTINT sind Tonic.ai, Tumult Analytics, MOSTLY AI Synthetic Data Platform, und CA Test Data Manager. TESTINT Alternativen finden Sie in Synthetische Datenwerkzeuge, aber sie könnten auch in Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps) oder Datenmaskierungssoftware sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu TESTINT

IBM watsonx.ai
Tonic.ai
Tumult Analytics
MOSTLY AI Synthetic Data Platform
CA Test Data Manager
K2View
Syntho
KopiKat

Top 10 Alternativen zu TESTINT kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie TESTINT im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware und Bildungsmanagement überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

IBM watsonx.ai

Von IBM

4.4/5

(123)

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Von Tonic.ai

Produktbeschreibung

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 branchenführende Lösungen für Datensynthese, De-Identifikation und Teilmengenbildung ermöglichen unsere Produkte den bedarfsgerechten Zugriff auf realistische strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten für Softwareentwicklung, Tests und KI-Modelltraining. Die Produktpalette umfasst: - Tonic Fabricate für KI-gestützte synthetische Daten von Grund auf - Tonic Structural für modernes Testdatenmanagement - Tonic Textual für die Redaktion und Synthese unstrukturierter Daten. Entfesseln Sie Innovation, beseitigen Sie Kollisionen beim Testen, beschleunigen Sie Ihre Entwicklungsgeschwindigkeit und liefern Sie bessere Produkte, während Sie den Datenschutz gewährleisten.

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Synthetische Daten

Tumult Analytics

Von Tumult Labs, Inc.

4.4/5

(38)

Produktbeschreibung

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 Daten sicher zu veröffentlichen. Tumult Analytics wird in Produktionsumgebungen bei Institutionen wie dem U.S. Census Bureau, der Wikimedia Foundation und dem Internal Revenue Service eingesetzt. Es ist einfach zu verwenden, kann auf Datensätze mit Milliarden von Zeilen skalieren, integriert sich mit gängigen Data-Science-Tools und unterstützt erweiterte Funktionen, um den Wert der geschützten Daten zu maximieren.

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Synthetische Daten

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CA Test Data Manager

Von Broadcom

4/5

(21)

Produktbeschreibung

CA Test Data Manager kombiniert einzigartig Elemente der Datenauswahl, Maskierung, synthetischen Daten, Klonen und bedarfsgesteuerter Datengenerierung, um Testteams zu ermöglichen, die agilen Testanforderungen ihrer Organisation zu erfüllen. Diese Lösung automatisiert eines der zeitaufwändigsten und ressourcenintensivsten Probleme in der kontinuierlichen Bereitstellung: das Erstellen, Pflegen und Bereitstellen der Testdaten, die benötigt werden, um sich entwickelnde Anwendungen gründlich zu testen.

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Von K2View

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Von Syntho

Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Von OpenCV.ai

Produktbeschreibung

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 Originalbildes, während alle wesentlichen Datenanmerkungen erhalten bleiben. Es verändert die Umgebung der Originalbilder, wie Wetter, Jahreszeiten, Lichtverhältnisse, um Datensätze zu diversifizieren, was in Bereichen wie Objekterkennung, neuronales Netztraining und Transferlernen wichtig ist.

Gemeinsame Kategorien mit TESTINT:

Synthetische Daten