Soluções 合成データ生成 sob medida

Explore ferramentas 合成データ生成 configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

合成データ生成

  • Crie modelos de aprendizado de máquina com dados mínimos sem esforço.
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    O que é Semiring?
    Semiring AI oferece uma solução abrangente para a construção de modelos de aprendizado de máquina com esforço mínimo. Ao proporcionar recursos para gerar conjuntos de dados sintéticos, ajustar modelos de aprendizado de máquina existentes e implantá-los sem problemas, simplifica e acelera o processo de criação de modelos. Suas ferramentas são projetadas para funcionar eficientemente com apenas cinco amostras de dados, tornando-se particularmente útil em cenários onde a disponibilidade de dados é limitada. Semiring AI busca democratizar as capacidades avançadas de IA tornando-as acessíveis a usuários sem exigir extensa experiência em ciência de dados.
  • Otimize o desenvolvimento de IA com a plataforma fácil de usar da Remyx AI.
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    O que é Remyx AI?
    A Remyx AI oferece uma plataforma abrangente projetada para facilitar o desenvolvimento de IA do início ao fim. Os usuários podem facilmente curar conjuntos de dados, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina sem precisar escrever uma única linha de código. A plataforma é equipada com recursos como autoML, geração de dados sintéticos e uma interface de conversa, permitindo a rápida personalização e implantação de soluções de aprendizado de máquina sob medida.
  • Gym-Recsys fornece ambientes OpenAI Gym personalizáveis para treinamento e avaliação escaláveis de agentes de recomendação de aprendizagem por reforço.
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    O que é Gym-Recsys?
    Gym-Recsys é uma caixa de ferramentas que encapsula tarefas de recomendação em ambientes OpenAI Gym, permitindo que algoritmos de aprendizagem por reforço interajam de forma passo a passo com matrizes simuladas de usuário-item. Fornece geradores de comportamento de usuário sintéticos, suporta carregamento de conjuntos de dados populares e fornece métricas padrão de recomendação, como Precision@K e NDCG. Os usuários podem personalizar funções de recompensa, modelos de usuário e pools de itens para experimentar diferentes estratégias de recomendação baseadas em RL de forma reproduzível.
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