Graphite Note ist eine No-Code-AI-Plattform, die Unternehmen hilft, in wenigen Minuten maschinelle Lernmodelle zu erstellen. Es automatisiert die Datenvorverarbeitung, die Merkmalsauswahl und die Modellauswahl, sodass prognostische Analysen auch für Nutzer ohne technische Kenntnisse zugänglich sind. Die Plattform nutzt Auto-ML und Daten-Storytelling, um rohe Daten in wichtige Treiber und umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und das Geschäftswachstum zu beschleunigen.

Timetk bietet eine umfassende Suite von Tools, die auf die Verarbeitung von Zeitreihendaten zugeschnitten sind. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht es Aufgaben wie Datenvisualisierung, Merkmalsengineering und Prognosen. Nutzer können Zeitindizes leicht manipulieren, was es besonders nützlich für Data Scientists und Analysten macht, die sich mit prädiktiver Modellierung beschäftigen. Das Paket erweitert die Standardfunktionen, die in R verfügbar sind, sodass eine nahtlose Integration und Funktionalität über verschiedene Datensätze hinweg ermöglicht wird. Durch diese robusten Funktionen befähigt Timetk die Nutzer, Einsichten zu gewinnen und informierte Vorhersagen aus komplexen Zeitreihendaten zu treffen.

AutoML-Agent bietet ein vielseitiges Python-basiertes Framework, das jede Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus über eine intelligente Agentenoberfläche orchestriert. Beginnend mit automatisierter Datenaufnahme führt es Explorationsanalysen, Umgang mit fehlenden Werten und Merkmalengineering anhand konfigurierbarer Pipelines durch. Anschließend sucht es nach Modellarchitekturen und optimiert Hyperparameter mit großen Sprachmodellen, um optimale Konfigurationen vorzuschlagen. Der Agent führt Experimente parallel durch, verfolgt Metriken und Visualisierungen zum Vergleich der Leistung. Sobald das beste Modell identifiziert ist, erleichtert AutoML-Agent die Bereitstellung durch die Generierung von Docker-Containern oder cloud-nativen Artefakten, die mit gängigen MLOps-Plattformen kompatibel sind. Nutzer können Workflows darüber hinaus durch Plugin-Module anpassen und Modellverschiebungen im Zeitverlauf überwachen, um robuste, effiziente und reproduzierbare KI-Lösungen in Produktionsumgebungen sicherzustellen.