Top 10 Alternativas y Competidores de DataMaker

10 Principales alternativas a DataMaker recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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IBM watsonx.ai
Por IBM
4.4/5
(135)
Descripción del producto
IBM Watsonx.ai is an advanced AI and machine learning platform designed to accelerate enterprise AI adoption, offering a comprehensive suite of tools for businesses to build, deploy, and scale AI applications. The product is part of IBM's broader Watsonx ecosystem, which aims to democratize AI by providing accessible, powerful solutions tailored for organizations of all sizes and industries.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

Tonic.ai
Por Tonic.ai
4.2/5
(38)
Descripción del producto
Tonic.ai libera a los desarrolladores para construir con datos sintéticos seguros y de alta fidelidad para acelerar la innovación en software e inteligencia artificial mientras protege la privacidad de los datos. A través de soluciones líderes en la industria para la síntesis de datos, desidentificación y creación de subconjuntos, nuestros productos permiten el acceso bajo demanda a datos realistas estructurados, semiestructurados y no estructurados para el desarrollo de software, pruebas y entrenamiento de modelos de IA. La suite de productos incluye: - Tonic Fabricate para datos sintéticos impulsados por IA desde cero - Tonic Structural para la gestión moderna de datos de prueba - Tonic Textual para la redacción y síntesis de datos no estructurados. Desbloquea la innovación, elimina colisiones en las pruebas, acelera tu velocidad de ingeniería y lanza mejores productos, todo mientras proteges la privacidad de los datos.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

Tumult Analytics
Por Tumult Labs, Inc.
4.4/5
(38)
Descripción del producto
Tumult Analytics es una avanzada biblioteca de Python de código abierto diseñada para facilitar el despliegue de la privacidad diferencial en el análisis de datos. Permite a las organizaciones generar resúmenes estadísticos a partir de conjuntos de datos sensibles mientras se asegura que se mantenga la privacidad individual. Confiada por instituciones como la Oficina del Censo de los EE. UU., la Fundación Wikimedia y el Servicio de Impuestos Internos, Tumult Analytics ofrece una solución robusta y escalable para el análisis de datos preservando la privacidad. Características y Funcionalidades Clave: - Robusta y Lista para Producción: Desarrollada y mantenida por un equipo de expertos en privacidad diferencial, Tumult Analytics está construida para entornos de producción y ha sido implementada por importantes instituciones. - Escalable: Operando sobre Apache Spark, procesa eficientemente conjuntos de datos que contienen miles de millones de filas, haciéndola adecuada para tareas de análisis de datos a gran escala. - APIs Amigables para el Usuario: La plataforma proporciona APIs de Python que son familiares para los usuarios de Pandas y PySpark, facilitando la adopción e integración fácil en flujos de trabajo existentes. - Funcionalidad Integral: Soporta una amplia gama de funciones de agregación, operadores de transformación de datos y definiciones de privacidad, permitiendo un análisis de datos flexible y poderoso bajo múltiples modelos de privacidad. Valor Principal y Problema Resuelto: Tumult Analytics aborda el desafío crítico de extraer valiosos conocimientos de datos sensibles sin comprometer la privacidad individual. Al implementar privacidad diferencial, asegura que el riesgo de reidentificación se minimice, permitiendo a las organizaciones compartir y analizar datos de manera responsable. Esta capacidad es particularmente vital para sectores que manejan información sensible, como instituciones públicas, salud y finanzas, donde mantener la privacidad de los datos es tanto un requisito regulatorio como una obligación ética.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos
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K2View
Por K2View
4.5/5
(22)
Descripción del producto
K2View es una solución integral que ofrece la velocidad y agilidad de datos que el mundo digital exige, mientras funciona sin problemas dentro de los complejos entornos tecnológicos de las grandes empresas.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

MOSTLY AI Synthetic Data Platform
Por MOSTLY AI
4.5/5
(17)
Descripción del producto
MOSTLY GENERATE es una plataforma de datos sintéticos de nivel empresarial que preserva significativamente más información y valor de datos que cualquier otra técnica de anonimización de datos en el mercado. Le permite superar las barreras para la adopción de IA y Big Data. Todo mientras protege de manera segura la privacidad de sus clientes.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

Syntho
Por Syntho
4.6/5
(16)
Descripción del producto
Syntho proporciona software de aprendizaje profundo para generar 'gemelos' de datos sintéticos que se pueden usar y compartir sin preocupaciones de privacidad y GDPR.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

KopiKat
Por OpenCV.ai
4.5/5
(13)
Descripción del producto
Sportforma de KopiKat es un conjunto de datos integral diseñado para mejorar el desarrollo y la evaluación de modelos de visión por computadora en el análisis deportivo. Ofrece una colección diversa de imágenes y videos de alta calidad que capturan varios escenarios deportivos, permitiendo a investigadores y desarrolladores entrenar y probar algoritmos para tareas como la detección de jugadores, el reconocimiento de acciones y la clasificación de eventos. Características y Funcionalidades Clave: - Cobertura Deportiva Diversa: Incluye una amplia gama de deportes, proporcionando un espectro amplio de escenarios para el entrenamiento de modelos. - Datos Visuales de Alta Calidad: Ofrece imágenes y videos de alta resolución para asegurar un análisis detallado y un desarrollo de modelos preciso. - Datos Anotados: Viene con anotaciones completas, facilitando el aprendizaje supervisado y la evaluación precisa de modelos. - Conjunto de Datos Escalable: Adecuado tanto para experimentos a pequeña escala como para el entrenamiento de modelos a gran escala, acomodando diversas necesidades de investigación. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Sportforma aborda el desafío de obtener datos deportivos diversos y anotados para aplicaciones de visión por computadora. Al proporcionar un conjunto de datos rico, permite a los usuarios desarrollar modelos robustos capaces de entender e interpretar escenas deportivas complejas. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones en análisis deportivo, monitoreo de rendimiento y generación automatizada de contenido, donde el análisis visual preciso es crucial.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

Gretel.ai
Por Gretel.ai
4.4/5
(13)
Descripción del producto
Nuestra misión es permitir a los desarrolladores experimentar, colaborar y construir con datos de manera segura y rápida.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

YData
Por YData
4.6/5
(12)
Descripción del producto
Elevando los datos y la privacidad en un mundo que avanza hacia la IA. Las grandes experiencias no necesitan venir a expensas de la privacidad y la seguridad de los usuarios. Más bien, la privacidad y la seguridad pueden ayudar a apoyar grandes experiencias. Proporcionamos herramientas de privacidad y datos sintéticos.
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Categorías en común con DataMaker:
Datos Sintéticos

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