G2 è orgogliosa di mostrare recensioni imparziali sulla soddisfazione user nelle nostre valutazioni e rapporti. Non permettiamo posizionamenti a pagamento in nessuna delle nostre valutazioni, classifiche o rapporti. Scopri di più sulle nostre metodologie di valutazione.
A weekly snapshot of rising stars, new launches, and what everyone's buzzing about.
Tumult Analytics è una libreria Python open-source che rende facile e sicuro l'uso della privacy differenziale; consentendo alle organizzazioni di rilasciare in sicurezza riepiloghi statistici di dati
La nostra missione è consentire agli sviluppatori di sperimentare, collaborare e costruire con i dati in modo sicuro e rapido.
KopiKat è uno strumento di aumento dei dati di immagine generativa che aiuta a migliorare l'accuratezza del modello AI senza modificare l'architettura della rete. Crea una nuova copia fotorealistica d
Syntheticus® è un'azienda tecnologica fondata nel 2021 con sede a Zurigo, Svizzera. Siamo all'avanguardia nell'innovazione e nella ricerca sulle Tecnologie per la Protezione della Privacy, lavorando i
Tonic.ai libera gli sviluppatori per costruire con dati sintetici sicuri e ad alta fedeltà per accelerare l'innovazione software e AI proteggendo al contempo la privacy dei dati. Attraverso soluzioni
Synthesis AI è una tecnologia pionieristica di dati sintetici che costruisce AI più capaci
GenRocket è il leader tecnologico nella generazione di dati sintetici per casi d'uso di ingegneria della qualità e apprendimento automatico. Lo chiamiamo Automazione dei Dati di Test Sintetici (TDA) e
Deep Vision Data è specializzata nella creazione di dati di addestramento sintetici per l'addestramento supervisionato e non supervisionato di sistemi di apprendimento automatico come le reti neurali
TestINT (testINT.ai) Cos'è TestINT? TestINT è una piattaforma di "Data Augmentation e Testing" per rendere i sistemi che utilizzano tecniche di "Deep Learning" più affidabili. TestINT fornisce una p
I dataset generati al computer di ANYVERSE offrono la velocità, la scalabilità e l'accuratezza visiva fotorealistica necessarie ai team di Machine Learning e Perception per progredire rapidamente vers
CVEDIA sviluppa algoritmi di visione artificiale robusti e resilienti utilizzando dati sintetici. I nostri algoritmi sintetici vengono sviluppati in 2-4 settimane per scenari in cui la raccolta dati n
DataGen sta creando soluzioni di dati simulati che sono scalabili, privi di bias e automaticamente annotati. Utilizziamo immagini iper-fotorealistiche e algoritmi per generare set di dati ad alta vari
Per migliorare lo sviluppo della visione artificiale, LexSet ha creato TDaaS (Training Data as a Service), utilizzando contenuti 3D per creare dati sintetici foto-realistici per addestrare modelli di
Applica il Kit di Dati Scientifici Sintetizzati (SDK) per avviare dati dove la densità dei dati è bassa, riequilibra automaticamente i dati per migliorare le prestazioni del modello e anonimizza i dat