Datature
Erstellen und Bereitstellen von Vision-AI-Modellen ohne Code
Trainieren Sie Computer-Vision-Modelle schneller und günstiger mit SyntheticAIdata. Generieren Sie perfekt annotierte, datenschutzsichere synthetische Datensätze, ohne Code zu schreiben. Ideal für realistische Umgebungen, Fehlererkennung und inklusive KI.
SyntheticAIdata ist eine leistungsstarke Lösung zur Erstellung hochwertiger synthetischer Daten zum Trainieren und Verbessern von Computer-Vision-Modellen. Die Plattform wurde entwickelt, um Engpässe bei der Datenerfassung und -annotation zu beseitigen und bietet kostengünstige, skalierbare und datenschutzkonforme Datensätze für Unternehmen aller Branchen.
Die Plattform ermöglicht es KI-Entwicklungsteams, reale Umgebungen zu simulieren und vielfältige Datensätze zu generieren, ohne die rechtlichen und ethischen Komplikationen der Verwendung realer Daten zu berücksichtigen. Mit SyntheticAIdata können Teams schneller iterieren, intelligenter trainieren und schneller einsatzbereit sein.
SyntheticAIdata ermöglicht es Teams, riesige, auf bestimmte Szenarien zugeschnittene Datensätze zu erstellen — ideal, wenn reale Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind.
Jeder Datensatz verfügt über hochpräzise Beschriftungen, wodurch Zeit gespart und die bei der manuellen Datenannotation häufig auftretenden Fehler vermieden werden.
Sie benötigen kein technisches Fachwissen, um synthetische Datensätze zu erstellen. Die intuitive Benutzeroberfläche der Plattform macht sie für Benutzer aller Hintergründe zugänglich.
Dank der Ein-Klick-Unterstützung für die wichtigsten Cloud-Dienste können Teams Arbeitsabläufe optimieren und sofort mit dem Trainieren von Modellen beginnen.
Synthetische Daten senken nicht nur die Kosten, sondern helfen Teams auch dabei, Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einzuhalten, und sind daher eine sicherere Wahl für sensible Anwendungen.
Von der Qualitätskontrolle in der Fertigung bis hin zu intelligentem Einzelhandel und autonomen Systemen ermöglicht SyntheticAIdata eine breite Palette von Anwendungsfällen.
Trainieren Sie Modelle in synthetischen Umgebungen, die reale Bedingungen nachahmen, um die Generalisierbarkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Verwenden Sie synthetische Daten, um KI-Systeme zu trainieren, die Produktfehler mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit erkennen.
Entwickeln Sie eine KI, die die Privatsphäre respektiert, indem Sie sensible Datensätze aus der realen Welt durch synthetische Äquivalente ersetzen, die keine persönlichen Informationen enthalten.
Erstellen und testen Sie KI-Modelle schnell, ohne auf die Datenerfassung warten zu müssen, und beschleunigen Sie so den Entwicklungszyklus.
Erstellen Sie vielfältige und repräsentative Datensätze, um Voreingenommenheit zu reduzieren und die Fairness bei KI-Anwendungen zu verbessern.