AutoML Cloud

Desarrollo y análisis de modelos

1. Modelos de clasificación: Para categorizar los datos en clases predefinidas.
2. Modelos de regresión: Para predecir resultados continuos.
3. Predicción de series temporales con modelos bayesianos: Técnica avanzada de previsión.
4. Previsión multivariable: Utiliza métodos ARIMA, SARIMA y Bayesianos.
5. Agrupación: Para agrupar puntos de datos con características similares.
6. Detección de anomalías en series temporales: Identifica valores atípicos en datos temporales.
7. Análisis contrafáctico: Explora los resultados en diferentes escenarios.
8. Generación de datos sintéticos: Crea datos artificiales para modelado y pruebas.

Despliegue y accesibilidad

1. Cuadro de mando interactivo: Para la visualización e interacción de datos en tiempo real.
2. Despliegue predictivo en su aplicación web o iframe: Mejora las aplicaciones web con capacidades predictivas.
3. Jupyter Notebook configurado con su modelo de predicción: Entorno analítico listo para usar.
4. Opción de despliegue en su propio servidor con Docker o autoescalado con Kubernetes: Soluciones de despliegue flexibles.
5. Código fuente abierto para automatizar la formación y la predicción: Facilita la reproducibilidad y la personalización.

Integración y ampliaciones

1. Chat Basado en Multi-Agente con Capacidades de Ejecución de Código y Ethernet: Personalizable con varios Modelos de Grandes Lenguajes (OpenAI, Azure, Google Gemini, Mistral, LLaMa, Open Orca, etc.).
2. Procesamiento de alta velocidad: Garantiza un tratamiento de datos y un cálculo eficientes.

Privacidad y seguridad

1. Énfasis en la privacidad de los datos: Garantiza la privacidad al no compartir datos con modelos de terceros, asegurando el 100% de privacidad con modelos locales como Mistral o LLaMa.
2. Certificado SOC2: En curso