Cerebrium은 사용자가 효율적으로 커스터마이즈된 머신 러닝 모델을 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 종합적인 AI 플랫폼을 제공합니다. 데이터 전처리, 모델 훈련 및 검증을 위한 내장 기능을 제공합니다. 또한, 플랫폼은 다양한 배포 옵션을 지원하여 기존의 워크플로우에 AI 솔루션을 통합하는 것을 더 쉽게 만들어 줍니다. Cerebrium은 초보자와 고급 사용자를 모두 위한 사용자 친화적인 도구와 리소스를 제공하여 AI 모델 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하고 있습니다.

NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.

2 Minute Warning Hudl 확장은 코치가 Hudl에서 쉽게 경기 비디오를 업로드하고 분석할 수 있도록 합니다. 각 플레이에 대한 귀중한 통찰과 분석을 제공하여 팀이 강점과 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 줍니다. 몇 번의 클릭만으로 코치는 전략을 강화하고 선수들을 보다 효과적으로 교육할 수 있습니다. 이 확장은 Hudl과 통합되어 있어 이미 플랫폼을 사용하고 있는 팀에 편리합니다.