DataAgent nutzt fortschrittliche KI-Agenten, die auf LLMs basieren, um Datensätze zu erkunden, Erkenntnisse zu gewinnen und automatisch Maschinenlern-Pipelines zusammenzustellen. Nutzer zeigen DataAgent eine CSV, SQL-Tabelle oder Pandas DataFrame und stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Agent interpretiert die Anfragen, führt Analyse-Code aus, visualisiert Ergebnisse und schreibt sogar modulare Python-Skripte für ETL- und Modellierungsaufgaben. Es vereinfacht den gesamten Data-Science-Arbeitsablauf durch Reduzierung von Boilerplate-Code und beschleunigt Experimente.

Snorkel Flow bietet eine umfassende Lösung zur Automatisierung der Trainingsdatenpipeline in Projekten des maschinellen Lernens. Durch die Nutzung schwacher Aufsicht und modellgetriebenen Annotationen ermöglicht es den Benutzern, schnell und effizient große Mengen an gekennzeichneten Daten zu generieren. Benutzer können bei der Erstellung, dem Testen und der Verfeinerung von maschinellen Lernmodellen zusammenarbeiten, wobei die Datenqualität hoch bleibt und der manuelle Beschriftungsaufwand minimiert wird. Egal, ob Sie an natürlicher Sprachverarbeitung, Bilderkennung oder anderen datenzentrierten Aufgaben arbeiten, Snorkel Flow rationalisiert den Prozess.