Innovations en outils предобработка данных

Découvrez des solutions предобработка данных révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

предобработка данных

  • 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/
  • ClassiCore-Public automatise la classification ML, offrant le prétraitement des données, la sélection de modèles, la réglage des hyperparamètres et le déploiement d'API évolutives.
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    Qu'est-ce que ClassiCore-Public ?
    ClassiCore-Public fournit un environnement complet pour construire, optimiser et déployer des modèles de classification. Il dispose d'un créateur de pipelines intuitif qui gère l'ingestion de données brutes, le nettoyage et l'ingénierie des fonctionnalités. Le zoo de modèles intégré comprend des algorithmes tels que Forêts Aléatoires, SVMs et architectures de Deep Learning. L'optimisation automatisée des hyperparamètres utilise la recherche bayésienne pour trouver les réglages optimaux. Les modèles entraînés peuvent être déployés en tant qu'API RESTful ou microservices, avec des tableaux de bord de surveillance qui suivent les performances en temps réel. Les plugins extensibles permettent aux développeurs d'ajouter des prétraitements, visualisations ou de nouvelles cibles de déploiement, faisant de ClassiCore-Public une solution idéale pour les tâches de classification à l'échelle industrielle.
  • NVIDIA Cosmos donne aux développeurs IA des outils avancés pour le traitement des données et l'entraînement des modèles.
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    Qu'est-ce que NVIDIA Cosmos ?
    NVIDIA Cosmos est une plateforme de développement IA qui fournit aux développeurs un ensemble d'outils avancés pour la gestion des données, l'entraînement des modèles et le déploiement. Il prend en charge divers cadres d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs de prétraiter efficacement les données, d'entraîner des modèles en utilisant de puissantes GPU, et d'intégrer ces modèles dans des applications réelles. La plateforme est conçue pour rationaliser le cycle de vie de développement IA, facilitant la création, les tests et le déploiement des modèles IA.
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