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データサイエンティスト用ツール

  • Markup convierte rápidamente el texto en datos estructurados para fines de NLP y ML.
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    ¿Qué es Markup: Document Annotation?
    Markup es una herramienta de anotación en línea que transforma documentos no estructurados en formatos estructurados. Potenciada por GPT-4, simplifica el proceso de crear conjuntos de datos estructurados a partir de texto libre, facilitando varias tareas de NLP y ML, como el reconocimiento de entidades nombradas. Markup admite una variedad de tipos de archivos, incluidos PDFs, imágenes y páginas web, lo que permite una anotación de documentos versátil. Está diseñado para ahorrar tiempo y mejorar la precisión en la preparación de datos, convirtiéndolo en una herramienta esencial para científicos de datos, investigadores y desarrolladores.
    Características principales de Markup: Document Annotation
    • Anotación de documentos
    • Soporte para múltiples tipos de archivos (PDF, imagen, web)
    • Integración de GPT-4
    • Reconocimiento de entidades nombradas
  • Pocket AI es un acelerador de IA portátil que utiliza la GPU NVIDIA RTX A500.
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    ¿Qué es Pocket AI?
    Pocket AI es un acelerador de IA portátil equipado con la GPU NVIDIA RTX A500. Está diseñado para proporcionar un equilibrio perfecto entre potencia y rendimiento, lo que lo hace ideal para desarrolladores de IA, científicos de datos y entusiastas de la tecnología. Su diseño compacto y liviano garantiza una fácil portabilidad, permitiendo a los usuarios llevar potentes capacidades de IA donde quiera que vayan. Con conectividad fluida a través de USB PD, Pocket AI simplifica la ejecución de proyectos de IA en movimiento.
  • Run.ai mejora el entrenamiento de modelos de IA con automatización inteligente y gestión de GPU virtuales.
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    ¿Qué es Run?
    Run.ai es una plataforma robusta de IA que automatiza la gestión de recursos GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Al aprovechar la orquestación inteligente, garantiza una utilización eficiente de los recursos, permitiendo a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático centrarse en la experimentación y la mejora de modelos. La plataforma admite flujos de trabajo colaborativos, distribución dinámica de cargas de trabajo y monitoreo de recursos en tiempo real, facilitando una iteración y despliegue más rápidos de modelos de IA en entornos de producción.
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