Top 10 Alternativas y Competidores de TESTINT

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¿Buscas alternativas o competidores para TESTINT? Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a TESTINT incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a TESTINT es IBM watsonx.ai. Otras aplicaciones similares a TESTINT son Tonic.ai, Tumult Analytics, MOSTLY AI Synthetic Data Platform, y CA Test Data Manager. Se pueden encontrar TESTINT alternativas en Herramientas de Datos Sintéticos pero también pueden estar en Software de Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps) o en Software de enmascaramiento de datos.

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Mejores alternativas gratuitas y pagadas para TESTINT

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

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

Explore las opciones a continuación. Basado en datos de revisores, puede ver cómo TESTINT se compara con la competencia, revise las reseñas de usuarios actuales y anteriores en industrias como Software de Computadora y Gestión Educativa, y encuentre el mejor producto para su negocio.

IBM watsonx.ai

Por IBM

4.4/5

(123)

Descripción del producto

Categorías en común con TESTINT:

Por Tonic.ai

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.

Categorías en común con TESTINT:

Datos Sintéticos

Tumult Analytics

Por Tumult Labs, Inc.

4.4/5

(38)

Descripción del producto

Tumult Analytics es una biblioteca de Python de código abierto que facilita y asegura el uso de la privacidad diferencial; permitiendo a las organizaciones liberar de manera segura resúmenes estadísticos de datos sensibles. Tumult Analytics está en funcionamiento en producción en instituciones como la Oficina del Censo de los EE. UU., la Fundación Wikimedia y el Servicio de Impuestos Internos. Es fácil de usar, puede escalar a conjuntos de datos con miles de millones de filas, se integra con herramientas comunes de ciencia de datos y admite funciones avanzadas para maximizar el valor extraído de los datos protegidos.

Categorías en común con TESTINT:

Datos Sintéticos

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CA Test Data Manager

Por Broadcom

4/5

(21)

Descripción del producto

CA Test Data Manager combina de manera única elementos de subsetting de datos, enmascaramiento, datos sintéticos, clonación y generación de datos bajo demanda para permitir que los equipos de prueba satisfagan las necesidades de pruebas ágiles de su organización. Esta solución automatiza uno de los problemas más que consumen tiempo y recursos en la Entrega Continua: la creación, mantenimiento y provisión de los datos de prueba necesarios para probar rigurosamente las aplicaciones en evolución.

Categorías en común con TESTINT:

Por K2View

Descripción del producto

Categorías en común con TESTINT:

Por Syntho

Descripción del producto

Categorías en común con TESTINT:

Por OpenCV.ai

Descripción del producto

KopiKat es una herramienta de aumento de datos de imágenes generativas que ayuda a mejorar la precisión del modelo de IA sin cambiar la arquitectura de la red. Crea una nueva copia fotorrealista de la imagen original mientras preserva todas las anotaciones de datos esenciales. Cambia el entorno de las imágenes originales, como el clima, las estaciones, las condiciones de iluminación para diversificar los conjuntos de datos, lo cual es importante en áreas como la detección de objetos, el entrenamiento de redes neuronales y el aprendizaje por transferencia.

Categorías en común con TESTINT:

Datos Sintéticos