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Crie e implante modelos de IA de visão sem código
Treine modelos de visão computacional de forma mais rápida e econômica com o SyntheticAIdata. Gere conjuntos de dados sintéticos perfeitamente anotados e com privacidade garantida sem precisar escrever código. Ideal para ambientes realistas, detecção de defeitos e IA inclusiva.
SyntheticAIdata é uma solução poderosa para a criação de dados sintéticos de alta qualidade para treinar e aprimorar modelos de visão computacional. Projetada para eliminar os gargalos da coleta e anotação de dados, a plataforma oferece conjuntos de dados econômicos, escaláveis e em conformidade com a privacidade para empresas de todos os setores.
A plataforma permite que equipes de desenvolvimento de IA simulem ambientes reais e gerem conjuntos de dados diversos, evitando as complicações legais e éticas do uso de dados reais. Com o SyntheticAIdata, as equipes podem iterar mais rapidamente, treinar de forma mais inteligente e atingir a implantação mais rapidamente.
O SyntheticAIdata permite que equipes produzam grandes conjuntos de dados adaptados a cenários específicos, ideal quando dados do mundo real são escassos ou caros de obter.
Cada conjunto de dados vem com rótulos de alta precisão, economizando tempo e eliminando erros comuns na anotação manual de dados.
Você não precisa de conhecimento técnico para começar a criar conjuntos de dados sintéticos. A interface intuitiva da plataforma a torna acessível a usuários de todas as origens.
Com suporte de um clique para os principais serviços de nuvem, as equipes podem otimizar os fluxos de trabalho e começar a treinar modelos imediatamente.
Dados sintéticos não apenas reduzem custos como também ajudam equipes a navegar por regulamentações de privacidade como o GDPR, tornando-os uma escolha mais segura para aplicativos confidenciais.
Do controle de qualidade na fabricação ao varejo inteligente e sistemas autônomos, o SyntheticAIdata capacita uma ampla gama de casos de uso.
Treine modelos em ambientes sintéticos que imitam condições do mundo real para melhorar a generalização e a confiabilidade.
Use dados sintéticos para treinar sistemas de IA que identificam falhas em produtos com alto grau de precisão e velocidade.
Desenvolva uma IA que respeite a privacidade substituindo conjuntos de dados sensíveis do mundo real por equivalentes sintéticos que não contenham informações pessoais.
Crie protótipos e teste modelos de IA rapidamente sem esperar pela coleta de dados, acelerando o ciclo de desenvolvimento.
Gere conjuntos de dados diversos e representativos para reduzir vieses e melhorar a imparcialidade em aplicações de IA.