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Científico de Datos

AutoML, explicabilidad y análisis interactivo sin sobrecarga de infraestructura

Concéntrate en la ciencia de datos — no en la infraestructura. AutoML se encarga de la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros, mientras que ML Studio ofrece valores SHAP, gráficos de dependencia parcial y escenarios What-If.

Los Desafíos

Fatiga por Selección de Algoritmos

Probar manualmente docenas de algoritmos y combinaciones de hiperparámetros es lento y propenso a errores.

Brecha de Explicabilidad

Los interesados exigen modelos interpretables, pero generar valores SHAP e informes de importancia de features requiere código personalizado.

Cuello de Botella en la Preparación de Datos

El 80% del tiempo se dedica a limpiar, transformar e ingeniar features en lugar de modelar y analizar realmente.

Cómo Ayuda CorePlexML

AutoML

AutoML con más de 50 Algoritmos

Entrenamiento automatizado con XGBoost, GBM, Deep Learning, GLM y ensembles apilados con optimización bayesiana de hiperparámetros.

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ML Studio

Explicabilidad Integrada

ML Studio proporciona contribuciones SHAP, gráficos de dependencia parcial (PDP), importancia de variables y análisis What-If interactivo.

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Dataset Builder

Preparación de Datos con IA

Dataset Builder gestiona la limpieza, codificación, escalado e ingeniería de features a través de una interfaz de IA conversacional.

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Ejemplo del SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Auto-clean data with Dataset Builder
session = client.builder.create_session(
    project_id="proj_analysis",
    file_path="raw_survey_data.csv"
)

# Train with full AutoML
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_analysis",
    dataset_version_id=session["output_version_id"],
    target_column="satisfaction_score",
    max_models=50
)

# Explore results in ML Studio
studio = client.studio.create_session(
    project_id="proj_analysis",
    deployment_id="dep_satisfaction_v1"
)

Impacto Esperado

50+
Algoritmos Probados
4 tipos
Métodos de Explicabilidad
80%
Tiempo de Preparación de Datos Ahorrado
10 min
Tiempo de Entrega de Experimentos

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