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.

Timetk fournit une suite complète d'outils adaptés au traitement des données de séries chronologiques. Avec son interface conviviale, il simplifie les tâches telles que la visualisation des données, l'ingénierie des fonctionnalités et les prévisions. Les utilisateurs peuvent facilement manipuler des index basés sur le temps, ce qui le rend particulièrement utile pour les data scientists et les analystes engagés dans la modélisation prédictive. Le package étend les fonctionnalités standards disponibles dans R, permettant une intégration plus transparente et des fonctionnalités à travers divers ensembles de données. En offrant ces fonctionnalités robustes, Timetk permet aux utilisateurs d'extraire des informations et de faire des prédictions éclairées à partir de données de séries chronologiques complexes.

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.