Snorkel Flow offre une solution complète pour automatiser le pipeline des données d'entraînement dans les projets d'apprentissage automatique. En tirant parti de la supervision faible et des annotations pilotées par des modèles, elle permet aux utilisateurs de générer rapidement et efficacement de grands volumes de données étiquetées. Les utilisateurs peuvent collaborer à la construction, au test et au perfectionnement des modèles d'apprentissage automatique, garantissant que la qualité des données reste élevée tout en minimisant les efforts d'étiquetage manuel. Que vous travailliez sur le traitement du langage naturel, la classification d'images ou d'autres tâches centrées sur les données, Snorkel Flow rationalise le processus.

DataAgent exploite des agents IA avancés basés sur des LLM pour explorer des ensembles de données, générer des insights et assembler automatiquement des pipelines de machine learning. Les utilisateurs dirigent DataAgent vers un CSV, une table SQL ou un DataFrame Pandas et posent des questions en langage naturel. L'agent interprète les requêtes, exécute le code d'analyse, visualise les résultats et écrit même des scripts Python modulaires pour les tâches ETL et de modélisation. Il rationalise tout le flux de travail en science des données en réduisant le code boilerplate et en accélérant l'expérimentation.