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Herramientas data science workflow de alto rendimiento

Accede a soluciones data science workflow que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

data science workflow

  • Snorkel Flow

    Snorkel Flow automatiza la creación y gestión de datos de entrenamiento para modelos de aprendizaje automático.
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    ¿Qué es Snorkel Flow?
    Snorkel Flow proporciona una solución integral para automatizar el pipeline de datos de entrenamiento en proyectos de aprendizaje automático. Al aprovechar la supervisión débil y las anotaciones impulsadas por modelos, permite a los usuarios generar grandes volúmenes de datos etiquetados de manera rápida y eficiente. Los usuarios pueden colaborar en la construcción, prueba y refinamiento de modelos de aprendizaje automático, asegurando que la calidad de los datos se mantenga alta mientras se minimizan los esfuerzos de etiquetado manual. Ya sea que esté trabajando en procesamiento de lenguaje natural, clasificación de imágenes u otras tareas centradas en los datos, Snorkel Flow agiliza el proceso.
    Características principales de Snorkel Flow
    • Automatización de etiquetado de datos
    • Técnicas de supervisión débil
    • Construcción colaborativa de modelos
    • Control de calidad de conjuntos de datos
    Pros y Contras de Snorkel Flow

    Desventajas

    No hay código abierto público disponible.
    Los detalles de precios no son inmediatamente transparentes en la página principal del producto.
    Puede requerir inversión y experiencia a nivel empresarial para aprovechar completamente todas las capacidades de la plataforma.

    Ventajas

    Acelera el desarrollo de modelos de IA hasta 100 veces mediante etiquetado de datos programático.
    Reduce la dependencia del costoso y lento etiquetado manual de datos mediante la codificación del conocimiento de expertos en la materia.
    Soporta el ajuste fino de LLM especializados para tareas específicas de dominio mejorando la precisión y reduciendo costos.
    Proporciona análisis guiado de errores y evaluación de modelos integrados para mejorar rápidamente la calidad del modelo.
    Se integra con plataformas ML populares como MLflow, AWS SageMaker, Google Vertex AI y Databricks.
    Funciona en infraestructura en la nube o local, asegurando seguridad y gobernanza de nivel empresarial.
    Precios de Snorkel Flow
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://snorkel.ai/pricing/

  • DataAgent

    DataAgent es un agente AI en Python que automatiza la exploración, análisis y generación de pipelines de ML a partir de diversas fuentes de datos.
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    ¿Qué es DataAgent?
    DataAgent aprovecha agentes IA avanzados basados en LLM para explorar conjuntos de datos, generar insights y ensamblar pipelines de aprendizaje automático automáticamente. Los usuarios apuntan DataAgent a un CSV, tabla SQL o DataFrame de Pandas y plantean preguntas en lenguaje natural. El agente interpreta las consultas, ejecuta código de análisis, visualiza resultados e incluso escribe scripts Python modulares para tareas ETL y de modelado. Simplifica todo el flujo de trabajo de ciencia de datos reduciendo código boilerplate y acelerando la experimentación.
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