Unitlab est une plateforme dynamique conçue pour optimiser le processus d'annotation des données. En tirant parti de l'IA, elle offre un environnement collaboratif où les utilisateurs peuvent gérer, étiqueter et améliorer les données de manière efficace. La plateforme prend en charge des solutions sur site et des services d'étiquetage intégrés, la rendant adaptée à diverses industries nécessitant une étiquetage de données de haute qualité. En automatisant les tâches laborieuses, Unitlab accélère considérablement l'annotation des données, garantissant une grande précision et évolutivité. C'est un choix idéal pour les équipes d'IA, les start-ups et les entreprises développant des ensembles de données d'entraînement étendus et des produits alimentés par l'IA.

Mean-Field MARL offre un cadre Python robuste pour l'implémentation et l’évaluation des algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent à champ moyen. Il approxime les interactions à grande échelle en modélisant l'effet moyen des agents voisins via Q-learning par champ moyen. La bibliothèque comprend des wrappers d’environnement, des modules de politique d’agent, des boucles d’entraînement, et des métriques d’évaluation, permettant un entraînement scalable sur des centaines d’agents. Basé sur PyTorch pour l’accélération GPU, il supporte des environnements personnalisables comme Particle World et Gridworld. La conception modulaire facilite l’extension avec de nouveaux algorithmes, tandis que les outils intégrés de journalisation et de visualisation Matplotlib permettent de suivre les récompenses, les courbes de perte, et les distributions par champ moyen. Des scripts d’exemple et la documentation guident l’utilisateur à travers la configuration, l’expérimentation, et l’analyse des résultats, idéal pour la recherche et le prototypage de systèmes multi-agents à grande échelle.