Incribo - это платформа, которая упрощает создание высококачественных синтетических данных для обучения AI-моделей. Она позволяет пользователям генерировать 3D-модели, аудио и другие типы данных, которые необходимы в различных областях, таких как дополненная реальность, игры, архитектура и проектирование продуктов. Синтезируя данные с реальными вариациями в характеристиках, движениях и выражениях, она улучшает обучение AI и снижает зависимость от дорогостоящих и времязатратных процессов сбора данных.

Gym-Recsys — это набор инструментов, который оборачивает задачи рекомендаций в окружения OpenAI Gym, позволяя алгоритмам обучения с подкреплением взаимодействовать с имитированными матрицами пользователь-объект шаг за шагом. Он обеспечивает синтетические генераторы поведения пользователя, поддерживает загрузку популярных наборов данных и поставляет стандартные метрики, такие как Precision@K и NDCG. Пользователи могут настраивать функции награды, модели пользователя и пул объектов для экспериментов с различными стратегиями рекомендаций на основе RL, с возможностью воспроизведения результатов.

Semiring AI предлагает комплексное решение для создания моделей машинного обучения с минимальными усилиями. Предоставляя возможности генерации синтетических наборов данных, донастройки существующих моделей машинного обучения и их бесшовного развертывания, он упрощает и ускоряет процесс создания моделей. Его инструменты разработаны для эффективной работы всего с пятью образцами данных, что делает его особенно полезным в сценариях с ограниченной доступностью данных. Семиринги AI стремится демократизировать сложные возможности ИИ, делая их доступными для пользователей, не требуя обширной экспертизы в области науки о данных.