Metaflow é uma biblioteca Python que auxilia cientistas de dados e engenheiros a construir, gerenciar e escalar projetos reais de ciência de dados. Originado na Netflix, o Metaflow oferece soluções simplificadas para o desenvolvimento, implantação e operação de diversas aplicações que consomem muitos dados, especialmente aquelas envolvendo aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (AI) e ciência de dados. Oferecendo APIs coerentes, ele simplifica a orquestração de fluxos de trabalho, o movimento de dados, o rastreamento de versões e a escalabilidade computacional para a nuvem, garantindo um desenvolvimento eficiente de projetos do início ao fim.

Snorkel Flow fornece uma solução abrangente para automatizar o pipeline de dados de treinamento em projetos de aprendizado de máquina. Ao aproveitar a supervisão fraca e as anotações dirigidas por modelos, permite que os usuários gerem grandes volumes de dados rotulados de forma rápida e eficiente. Os usuários podem colaborar na construção, teste e refinamento de modelos de aprendizado de máquina, garantindo que a qualidade dos dados permaneça alta enquanto minimiza os esforços de rotulagem manual. Esteja você trabalhando em processamento de linguagem natural, classificação de imagens ou outras tarefas centradas em dados, o Snorkel Flow simplifica o processo.

Engraph é uma plataforma inovadora projetada para automatizar a criação de pipelines ETL (Extrair, Transformar, Carregar). Usando processamento de linguagem natural avançado, permite que os usuários construam, integrem e gerenciem pipelines de dados sem dificuldades. Com Engraph, engenheiros de dados e organizações podem transformar processos complexos de integração de dados em fluxos de trabalho automatizados, eficientes e reutilizáveis, economizando tempo e reduzindo erros.