DataEnvGym предлагает коллекцию модульных и настраиваемых сред, построенных на API Gym, что облегчает исследования в области обучения с подкреплением в сферах, основанных на данных. Исследователи и инженеры могут выбрать встроенные задачи, такие как очистка данных, создание признаков, планирование пакетных задач и потоковая аналитика. Фреймворк поддерживает бесшовную интеграцию с популярными библиотеками RL, стандартизированные метрики оценки и инструменты логирования для отслеживания эффективности агентов. Пользователи могут расширять или объединять среды для моделирования сложных конвейеров данных и оценки алгоритмов в реалистичных условиях.

Qwak - это инновационный ИИ-агент, разработанный для упрощения рабочих процессов машинного обучения. Он автоматизирует ключевые задачи, такие как подготовка данных, извлечение признаков, выбор модели и развертывание. Используя передовые алгоритмы и удобный интерфейс, Qwak позволяет пользователям создавать, оценивать и оптимизировать модели машинного обучения без необходимости в обширных навыках программирования. Эта платформа идеально подходит для специалистов по данным, аналитиков и бизнесов, желающих быстро и эффективно использовать технологии ИИ.

Autogen Quant Invest Agent использует крупные языковые модели для автоматизации полного процесса количественных инвестиций. Он подключается к API данных рыночных, фундаментальных и альтернативных источников, осуществляет инженеринг признаков и статистический анализ, а также разрабатывает алгоритмические торговые стратегии. Агент координирует бэктесты по историческим периодам, генерирует отчёты о результатах и проводит оценку рисков, включая максимальную просадку, коэффициент Шарпа и VaR. Благодаря настраиваемым модулям пользователи могут корректировать параметры стратегий, внедрять собственные индикаторы и автоматизировать правила ребалансировки портфеля. Модульная цепочка агентов обеспечивает лёгкую интеграцию с системами исполнения ордеров или хранилищами данных. Этот инструмент упрощает систематические исследования, снижает ручной скриптинг и помогает аналитикам быстро прототипировать, оценивать и внедрять инвестиционные модели.

ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.