Graphite Note - это платформа ИИ без кода, которая помогает компаниям за считанные минуты создавать модели машинного обучения. Она автоматизирует предварительную обработку данных, проектирование признаков и выбор модели, делая предсказательную аналитику доступной для пользователей без технической экспертизы. Платформа использует автоматизированное машинное обучение и повествование данных для преобразования сырых данных в ключевые факторы и практические выводы, ускоряя рост бизнеса.

Timetk предлагает комплексный набор инструментов, специально предназначенных для обработки временных рядов. Благодаря удобному интерфейсу это упрощает задачи, такие как визуализация данных, проектирование функций и прогнозирование. Пользователи могут легко манипулировать индексами на основе времени, что делает его особенно полезным для научных работников и аналитиков, занимающихся предсказательным моделированием. Пакет расширяет стандартные функции, доступные в R, позволяя более плавную интеграцию и функциональность через различные наборы данных. Предлагая эти мощные функции, Timetk дает пользователям возможность извлекать аналитические сведения и делать информированные прогнозы на основе сложных временных рядов.

AutoML-Agent предоставляет универс framework на Python, который управляет каждым этапом жизненного цикла машинного обучения с помощью интеллектуального интерфейса агента. Начиная с автоматического сбора данных, он выполняет аналитический анализ, обработку пропущенных значений и создание признаков с помощью настраиваемых конвейеров. Далее он ищет архитектуру модели и оптимизирует гиперпараметры, основанные на больших языковых моделях, чтобы предложить оптимальные конфигурации. Затем агент запускает параллельные эксперименты, отслеживая метрики и визуализации для сравнения результатов. После определения лучшей модели AutoML-Agent упрощает развертывание, создавая контейнеры Docker или облачные артефакты, совместимые с популярными платформами MLOps. Пользователи могут дополнительно настраивать рабочие процессы через плагины и отслеживать дрейф модели с течением времени, обеспечивая надежные, эффективные и воспроизводимые AI-решения в производственной среде.