Fast Reinforcement Learning é uma estrutura especializada em Python projetada para acelerar o desenvolvimento e a execução de agentes de reforço de aprendizado. Oferece suporte imediato para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG e SAC, combinados com gerenciamento de ambientes vetorizados de alta vazão. Os usuários podem configurar facilmente redes de política, personalizar laços de treinamento e aproveitar a aceleração GPU para experimentos em larga escala. O design modular da biblioteca garante integração perfeita com ambientes OpenAI Gym, permitindo que pesquisadores e profissionais prototype, benchmark e implantem agentes em várias tarefas de controle, jogos e simulação.

Cleora é uma poderosa ferramenta de aprendizado de máquina projetada para gerar incorporações gráficas de primeira linha, que permitem o aprendizado eficiente e escalável de incorporações de entidades estáveis e indutivas para dados relacionais heterogêneos. Ideal para conjuntos de dados de grande escala, Cleora facilita a incorporação de usuários, produtos e muito mais, auxiliando na análise de dados aprimorada e nos processos de tomada de decisão. Conhecida por sua velocidade e facilidade de produção, Cleora é voltada para cientistas de dados e equipes de análise que precisam processar grandes quantidades de dados sem precisar de hardware de alto desempenho.