Explorez les meilleures alternatives à TESTINT pour les utilisateurs qui ont besoin de nouvelles fonctionnalités logicielles ou qui souhaitent essayer différentes solutions. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à TESTINT comprennent facilité d'utilisationetfiabilité. La meilleure alternative globale à TESTINT est IBM watsonx.ai. D'autres applications similaires à TESTINT sont Tonic.aietTumult AnalyticsetMOSTLY AI Synthetic Data PlatformetCA Test Data Manager. Les alternatives à TESTINT peuvent être trouvées dans Outils de données synthétiques mais peuvent également être présentes dans Logiciel d'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps) ou Logiciel de masquage de données.
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.
Tonic.ai libère les développeurs pour construire avec des données synthétiques sûres et de haute fidélité afin d'accélérer l'innovation logicielle et l'IA tout en protégeant la confidentialité des données. Grâce à des solutions de pointe pour la synthèse de données, la désidentification et le sous-ensemble, nos produits permettent un accès à la demande à des données réalistes structurées, semi-structurées et non structurées pour le développement logiciel, les tests et la formation de modèles d'IA. La suite de produits comprend : - Tonic Fabricate pour des données synthétiques alimentées par l'IA à partir de zéro - Tonic Structural pour la gestion moderne des données de test - Tonic Textual pour la rédaction et la synthèse de données non structurées. Débloquez l'innovation, éliminez les collisions lors des tests, accélérez votre vitesse d'ingénierie et livrez de meilleurs produits, tout en protégeant la confidentialité des données.
Tumult Analytics est une bibliothèque Python open-source qui facilite et sécurise l'utilisation de la confidentialité différentielle ; permettant aux organisations de publier en toute sécurité des résumés statistiques de données sensibles. Tumult Analytics est utilisé en production dans des institutions telles que le Bureau du recensement des États-Unis, la Fondation Wikimedia et le Service des impôts internes. Il est facile à utiliser, il peut s'adapter à des ensembles de données contenant des milliards de lignes, il s'intègre avec des outils de science des données courants, et il prend en charge des fonctionnalités avancées pour maximiser la valeur extraite des données protégées.
CA Test Data Manager combine de manière unique des éléments de sous-ensemble de données, de masquage, de synthèse, de clonage et de génération de données à la demande pour permettre aux équipes de test de répondre aux besoins de test agile de leur organisation. Cette solution automatise l'un des problèmes les plus chronophages et gourmands en ressources dans la livraison continue : la création, la maintenance et la fourniture des données de test nécessaires pour tester rigoureusement les applications en évolution.
K2View est une solution de bout en bout qui offre la rapidité et l'agilité des données que le monde numérique exige, tout en fonctionnant de manière transparente au sein des environnements technologiques complexes des grandes entreprises.
Syntho fournit un logiciel d'apprentissage profond pour générer des 'jumeaux' de données synthétiques qui peuvent être utilisés et partagés sans préoccupations de confidentialité et de RGPD.
KopiKat est un outil d'augmentation de données d'images génératives qui aide à améliorer la précision des modèles d'IA sans modifier l'architecture du réseau. Il crée une nouvelle copie photoréaliste de l'image originale tout en préservant toutes les annotations de données essentielles. Il modifie l'environnement des images originales, comme le temps, les saisons, les conditions d'éclairage pour diversifier les ensembles de données, ce qui est important dans des domaines tels que la détection d'objets, l'entraînement des réseaux neuronaux et l'apprentissage par transfert.
Notre mission est de permettre aux développeurs d'expérimenter, de collaborer et de construire avec des données de manière sûre et rapide.
Élever les données et la confidentialité dans un monde qui se dirige vers l'IA. Les expériences exceptionnelles n'ont pas besoin de se faire au détriment de la confidentialité et de la sécurité des utilisateurs. Au contraire, la confidentialité et la sécurité peuvent contribuer à soutenir des expériences exceptionnelles. Nous fournissons des outils de confidentialité et de données synthétiques.