Creado por ingenieros ML, para ingenieros ML
Creemos que todos los equipos merecen acceso a herramientas ML de nivel producción sin la complejidad.
Nuestra Misión
CorePlexML existe para democratizar el machine learning. Combinamos AutoML, MLOps, privacidad de datos, generación de datos sintéticos y explicabilidad en una sola plataforma integrada. Nuestro objetivo es eliminar la cadena de herramientas fragmentada que frena a los equipos ML y reemplazarla con un flujo de trabajo cohesivo — desde datos crudos hasta despliegue en producción.
Ya seas un científico de datos independiente prototipando tu primer modelo o un equipo empresarial desplegando cientos de modelos a escala, CorePlexML te proporciona las herramientas que necesitas sin la carga operativa.
El Problema que Resolvemos
La mayoría de los equipos ML gestionan entre 5 y 10 herramientas desconectadas solo para poner un modelo en producción. El resultado: meses de trabajo de integración, silos de datos, brechas de cumplimiento y modelos que nunca se despliegan.
- Herramientas separadas para entrenamiento, despliegue, monitoreo, privacidad y preparación de datos
- Semanas de código de integración para conectar APIs, bases de datos y registros de modelos
- El cumplimiento normativo se añade a posteriori — brechas de auditoría, verificaciones PII manuales
- Sin linaje: imposible rastrear una predicción hasta sus datos de entrenamiento
- Una sola plataforma: AutoML, MLOps, Privacy Suite, SynthGen, ML Studio, Dataset Builder
- Desde la carga de un CSV hasta un endpoint en producción en menos de 10 minutos
- Privacidad y cumplimiento integrados: más de 72 tipos PII, HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CCPA
- Linaje completo: cada predicción se rastrea hasta la versión del dataset, el experimento y el modelo
Nuestros Valores
Innovación
Llevamos al límite lo que puede hacer el ML automatizado. Desde AutoML hasta la generación de datos sintéticos, cada módulo está diseñado para ofrecer resultados de última generación con el mínimo esfuerzo.
Privacidad Primero
La protección de datos no es un añadido posterior. Nuestra Privacy Suite con más de 72 tipos PII, perfiles de cumplimiento y trazas de auditoría está integrada en el núcleo de la plataforma.
Simplicidad
Los flujos de trabajo ML complejos no deberían requerir herramientas complejas. Cada funcionalidad está diseñada para ser accesible tanto a científicos de datos como a usuarios de negocio mediante interfaces intuitivas.
Estándares Abiertos
Construimos sobre fundaciones open-source probadas — H2O.ai, PostgreSQL, FastAPI — y lo exponemos todo a través de una REST API bien documentada y un Python SDK. Sin dependencia de proveedor.
Hoja de Ruta
Fundación
Motor AutoML principal y arquitectura PostgreSQL-first. Primeros experimentos públicos con integración H2O.ai, versionado de datasets y explicabilidad SHAP.
Módulos empresariales
Privacy Suite (HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CCPA), SynthGen para datos sintéticos con CTGAN/CopulaGAN/TVAE, y pipeline MLOps completo con despliegues canary y detección de drift.
Capa de inteligencia
ML Studio para análisis What-If, Dataset Builder con IA conversacional, pruebas A/B, re-entrenamiento automático y el Python SDK. Más de 320 endpoints REST documentados.
Escala
Opción de despliegue on-premise, SSO/SAML/OIDC, planificación de GPU, RBAC con registros de auditoría y nivel de soporte empresarial dedicado.
Arquitectura
Un stack moderno diseñado para la fiabilidad, la seguridad y la escala horizontal.
H2O.ai AutoML
Motor ML de probada eficacia que impulsa el entrenamiento automatizado, la validación cruzada y los ensambles apilados con XGBoost, GBM, Deep Learning y GLM.
PostgreSQL
Fuente única de verdad. Todo el estado — trabajos, modelos, experimentos, registros de auditoría — persistido con migraciones numeradas. Sin Redis, sin cachés externos.
FastAPI + Python
Backend Python asíncrono con más de 320 endpoints REST, documentación OpenAPI automática y validación de solicitudes con tipo seguro mediante Pydantic.
LangGraph AI Agent
Dataset Builder conversacional impulsado por LLMs de OpenAI y Anthropic. Preparación de datos en múltiples pasos mediante lenguaje natural con clasificación semántica de intención.
Worker Queue
Cola de trabajos respaldada por PostgreSQL para tareas pesadas: entrenamiento AutoML, predicciones por lotes, generación de informes y generación de datos sintéticos.
Docker + On-Prem
Despliegue en contenedores con Docker Compose. Los clientes empresariales pueden ejecutar el stack completo on-premise detrás de su propio firewall.
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