DataAgent aproveita agentes de IA avançados construídos em cima de LLMs para explorar conjuntos de dados, gerar insights e montar pipelines de ML automaticamente. Os usuários apontam o DataAgent para um CSV, tabela SQL ou DataFrame do Pandas e fazem perguntas em linguagem natural. O agente interpreta as consultas, executa códigos de análise, visualiza os resultados e até escreve scripts Python modulares para tarefas de ETL e modelagem. Ele agiliza todo o fluxo de trabalho de ciência de dados ao reduzir a codificação boilerplate e acelerar experimentos.

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.