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특징 공학

  • AutoML-Agent

    AutoML-Agent automatise le prétraitement des données, la ingénierie des caractéristiques, la recherche de modèles, l'optimisation des hyperparamètres et le déploiement via des workflows pilotés par LLM pour des pipelines ML simplifiés.
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    Qu'est-ce que AutoML-Agent ?
    AutoML-Agent offre un cadre polyvalent basé sur Python qui orchestre chaque étape du cycle de vie du machine learning via une interface agent intelligente. En commençant par l'importation automatisée des données, il réalise des analyses exploratoires, la gestion des valeurs manquantes et l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de pipelines configurables. Ensuite, il recherche des architectures de modèles et optimise les hyperparamètres alimentés par de grands modèles linguistiques pour suggérer des configurations optimales. L'agent exécute ensuite des expériences en parallèle, en suivant les métriques et visualisations pour comparer les performances. Une fois le meilleur modèle identifié, AutoML-Agent simplifie le déploiement en générant des conteneurs Docker ou des artefacts natifs dans le cloud compatibles avec les plateformes MLOps courantes. Les utilisateurs peuvent également personnaliser les workflows via des modules plugin et surveiller la dérive du modèle dans le temps, garantissant des solutions IA robustes, efficaces et reproductibles en environnement de production.
    Fonctionnalités principales de AutoML-Agent
    • Prétraitement automatisé des données
    • Pipelines d'ingénierie des caractéristiques
    • Recherche d'architecture de modèle guidée par LLM
    • Optimisation des hyperparamètres
    • Suivi d'expériences et comparaison
    • Évaluation et explication du modèle
    • Automatisation du déploiement (Docker, cloud)
    • Extensibilité basée sur des plugins
    • Surveillance de la dérive des modèles
    Avantages et inconvénients de AutoML-Agent

    Inconvénients

    La complexité potentielle de la coordination de plusieurs agents LLM peut augmenter le coût informatique.
    L'absence d'informations explicites sur les prix indique des coûts potentiellement inconnus.
    L'exécution de la pipeline complète peut nécessiter des ressources informatiques importantes.

    Avantages

    Automatise l'ensemble de la pipeline AutoML, de la récupération des données au déploiement.
    Utilise un cadre multi-agent LLM pour une exécution efficace et parallèle des tâches.
    L'interface en langage naturel le rend accessible aux utilisateurs non experts.
    La planification augmentée par récupération améliore la recherche de solutions optimales.
    La vérification en plusieurs étapes améliore la fiabilité des modèles générés.
    Taux de réussite élevés démontrés sur divers ensembles de données et tâches.
    Tarification de AutoML-Agent
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://deepauto-ai.github.io/automl-agent/

  • Graphite Note

    Un outil d'IA sans code pour créer des modèles d'apprentissage automatique.
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    Qu'est-ce que Graphite Note ?
    Graphite Note est une plateforme d'IA sans code qui aide les entreprises à créer des modèles d'apprentissage automatique en quelques minutes. Il automatise le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et la sélection de modèles, rendant l'analyse prédictive accessible aux utilisateurs sans expertise technique. La plateforme tire parti de l'Auto ML et du storytelling de données pour convertir des données brutes en moteurs clés et en insights actionnables, accélérant la croissance des entreprises.

  • DataEnvGym

    Une bibliothèque d'environnement d'apprentissage par renforcement personnalisable pour l'évaluation des agents IA sur des tâches de traitement et d'analyse de données.
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    Qu'est-ce que DataEnvGym ?
    DataEnvGym offre une collection d'environnements modulaires et personnalisables construits sur l'API Gym pour faciliter la recherche en apprentissage par renforcement dans les domaines axés sur les données. Les chercheurs et les ingénieurs peuvent sélectionner parmi des tâches intégrées telles que le nettoyage de données, l'ingénierie des caractéristiques, la planification par lots et l'analytique en streaming. Le cadre prend en charge une intégration transparente avec les bibliothèques RL populaires, des métriques de benchmark standardisées et des outils de journalisation pour suivre la performance des agents. Les utilisateurs peuvent étendre ou combiner des environnements pour modéliser des pipelines de données complexes et évaluer des algorithmes dans des contraintes réalistes.
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