Гибкие предобработка данных решения

Используйте многофункциональные предобработка данных инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

предобработка данных

  • AutoML-Agent автоматизирует предварительную обработку данных, создание признаков, поиск моделей, настройку гиперпараметров и развертывание с помощью рабочих процессов, управляемых LLM, для упрощенных ML-проходов.
    0
    0
    Что такое AutoML-Agent?
    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.
    Основные функции AutoML-Agent
    • Автоматическая предварительная обработка данных
    • Конвейеры создания признаков
    • Поиск архитектуры модели с помощью LLM
    • Оптимизация гиперпараметров
    • Отслеживание и сравнение экспериментов
    • Оценка модели и объяснение результатов
    • Автоматизация развертывания (Docker, облако)
    • Расширяемость плагинами
    • Мониторинг дрейфа модели
    Плюсы и минусы AutoML-Agent

    Минусы

    Потенциальная сложность координации нескольких агентов LLM может увеличить вычислительные затраты.
    Отсутствие явной информации о ценах указывает на возможные неизвестные расходы.
    Для запуска полного конвейера может потребоваться значительное вычислительное оборудование.

    Плюсы

    Автоматизирует весь конвейер AutoML, от получения данных до развертывания.
    Использует многократный агентный фреймворк LLM для эффективного и параллельного выполнения задач.
    Интерфейс на естественном языке делает его доступным для неспециалистов.
    Планирование с поддержкой поиска улучшает поиск оптимальных решений.
    Многоступенчатая проверка повышает надежность создаваемых моделей.
    Демонстрирует высокий уровень успеха на различных наборах данных и задачах.
    Цены AutoML-Agent
    Есть бесплатный планNo
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразования
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетов
    Для получения последних цен посетите: https://deepauto-ai.github.io/automl-agent/
  • ClassiCore-Public автоматизирует ML классификацию, предлагая предобработку данных, выбор моделей, настройку гиперпараметров и масштабируемое размещение API.
    0
    0
    Что такое ClassiCore-Public?
    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.
  • NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
    0
    0
    Что такое NVIDIA Cosmos?
    NVIDIA Cosmos - это платформа разработки ИИ, которая предоставляет разработчикам набор современных инструментов для управления данными, обучения моделей и развертывания. Она поддерживает различные фреймворки машинного обучения, позволяя пользователям эффективно предварительно обрабатывать данные, обучать модели с использованием мощных GPU и интегрировать эти модели в реальные приложения. Платформа предназначена для упрощения жизненного цикла разработки ИИ, облегчая создание, тестирование и развертывание моделей ИИ.
Рекомендуемые