Fast Reinforcement Learning es un marco Python especializado diseñado para acelerar el desarrollo y la ejecución de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece soporte listo para usar para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG y SAC, combinados con gestiones de entornos vectorizados de alto rendimiento. Los usuarios pueden configurar fácilmente redes de políticas, personalizar bucles de entrenamiento y aprovechar la aceleración GPU para experimentos a gran escala. El diseño modular de la biblioteca garantiza una integración fluida con entornos OpenAI Gym, permitiendo a investigadores y practicantes prototipar, hacer benchmarks y desplegar agentes en diversas tareas de control, juegos y simulación.

Cleora es una poderosa herramienta de aprendizaje automático diseñada para generar embeddings gráficos de primer nivel, que permiten el aprendizaje eficiente y escalable de embeddings de entidades estables e inductivas para datos relacionales heterogéneos. Ideal para conjuntos de datos de gran escala, Cleora facilita la incorporación de usuarios, productos y más, ayudando en el análisis de datos mejorado y en los procesos de toma de decisiones. Reconocida por su velocidad y facilidad de producción, Cleora está orientada a científicos de datos y equipos de análisis que necesitan procesar grandes cantidades de datos sin necesidad de hardware de alto rendimiento.