Fast Reinforcement Learning은 강화 학습 에이전트의 개발과 실행을 가속화하기 위해 설계된 전문 Python 프레임워크입니다. PPO, A2C, DDPG, SAC와 같은 인기 알고리즘을 바로 사용할 수 있으며, 높은 처리량의 벡터화된 환경 관리를 결합합니다. 사용자는 정책 네트워크를 쉽게 구성하고 학습 루프를 사용자 정의하며, 대규모 실험을 위한 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 모듈식 설계는 OpenAI Gym 환경과 원활하게 통합되어, 연구자와 실무자가 다양한 제어, 게임, 시뮬레이션 작업에서 에이전트를 프로토타이핑, 벤치마킹, 배포할 수 있도록 지원합니다.

Cleora는 이종 관계 데이터를 위한 안정적이고 귀납적인 엔티티 임베딩을 효율적이고 확장 가능하게 학습할 수 있도록 설계된 강력한 머신러닝 도구입니다. 대규모 데이터 세트에 적합한 Cleora는 사용자, 제품 등 임베딩을 용이하게 하여 데이터 분석 및 의사 결정 과정을 향상시키는 데 기여합니다. 빠른 속도와 제작의 용이성으로 주목받는 Cleora는 고급 하드웨어 없이 대량의 데이터를 처리해야 하는 데이터 과학자 및 분석 팀을 위해 설계되었습니다.