PracticeRun est une plateforme innovante conçue pour optimiser les horaires d'entraînement, suivre les indicateurs de performance et aider au développement des équipes sportives ainsi que des athlètes individuels. Elle offre un ensemble complet d'outils pour les entraîneurs et les joueurs pour planifier, exécuter et revoir efficacement les séances d'entraînement. La plateforme fournit des analyses détaillées pour aider les utilisateurs à comprendre leurs progrès et à identifier les domaines à améliorer. Avec PracticeRun, la gestion des routines d'entraînement devient plus systématique et basée sur des données, ouvrant la voie à une meilleure performance et à l'atteinte d'objectifs.

DeepHow est une plateforme de pointe alimentée par l'IA conçue pour améliorer l'efficacité de la formation et du transfert de connaissances au sein des organisations. Elle capture les compétences du monde réel grâce à des démonstrations vidéo et transforme ce contenu en procédures opérationnelles standard (SOP) interactives. La plateforme prend en charge plusieurs langues, permettant aux entreprises de fournir une formation cohérente dans diverses régions. En automatisant la création de matériels de formation, DeepHow aide les organisations à réduire le temps d'intégration tout en garantissant le respect des protocoles de formation.

Lambda est conçu pour rationaliser le flux de travail des scientifiques des données en offrant des outils puissants pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités clés incluent des solutions GPU et cloud haute performance, qui permettent une expérimentation rapide et une itération des modèles. De plus, Lambda prend en charge divers frameworks d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs d'intégrer parfaitement leurs flux de travail existants tout en exploitant la puissance des technologies AI et ML.

LossLens AI est un assistant intelligent conçu pour aider les praticiens en apprentissage automatique à comprendre et optimiser leurs processus de formation du modèle. En ingérant des journaux de perte et des métriques, il génère des visualisations interactives des courbes d'entraînement et de validation, identifie les divergences ou le surapprentissage et fournit des explications en langage naturel. En tirant parti de modèles linguistiques avancés, il propose des suggestions de réglage d'hyperparamètres et d'arrêt anticipé contextuelles. L'agent prend en charge les flux de travail collaboratifs via une API REST ou une interface web, permettant aux équipes d'itérer plus rapidement et d'obtenir de meilleures performances du modèle.