Criado por engenheiros ML, para engenheiros ML
Acreditamos que todas as equipes merecem acesso a ferramentas ML de nivel de producao sem a complexidade.
Nossa Missao
CorePlexML existe para democratizar o machine learning. Combinamos AutoML, MLOps, privacidade de dados, geracao de dados sinteticos e explicabilidade em uma unica plataforma integrada. Nosso objetivo e eliminar a cadeia de ferramentas fragmentada que atrasa as equipes ML e substitui-la por um fluxo de trabalho coeso — dos dados brutos ao deploy em producao.
Seja voce um cientista de dados independente prototipando seu primeiro modelo ou uma equipe empresarial implantando centenas de modelos em escala, CorePlexML fornece as ferramentas que voce precisa sem a carga operacional.
O Problema que Resolvemos
A maioria das equipes ML gerencia entre 5 e 10 ferramentas desconectadas apenas para colocar um modelo em producao. O resultado: meses de trabalho de integracao, silos de dados, brechas de conformidade e modelos que nunca sao implantados.
- Ferramentas separadas para treinamento, deploy, monitoramento, privacidade e preparacao de dados
- Semanas de codigo de integracao para conectar APIs, bancos de dados e registros de modelos
- Conformidade regulatoria adicionada depois — brechas de auditoria, verificacoes PII manuais
- Sem linhagem: impossivel rastrear uma predicao ate seus dados de treinamento
- Uma unica plataforma: AutoML, MLOps, Privacy Suite, SynthGen, ML Studio, Dataset Builder
- Do upload de um CSV a um endpoint em producao em menos de 10 minutos
- Privacidade e conformidade integradas: mais de 72 tipos PII, HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CCPA
- Linhagem completa: cada predicao e rastreada ate a versao do dataset, o experimento e o modelo
Nossos Valores
Inovacao
Levamos ao limite o que o ML automatizado pode fazer. Do AutoML a geracao de dados sinteticos, cada modulo e projetado para entregar resultados de ultima geracao com o minimo esforco.
Privacidade em Primeiro Lugar
A protecao de dados nao e um adicional. Nossa Privacy Suite com mais de 72 tipos PII, perfis de conformidade e trilhas de auditoria esta integrada no nucleo da plataforma.
Simplicidade
Fluxos de trabalho ML complexos nao deveriam exigir ferramentas complexas. Cada funcionalidade e projetada para ser acessivel tanto a cientistas de dados quanto a usuarios de negocio por meio de interfaces intuitivas.
Padroes Abertos
Construimos sobre fundacoes open-source comprovadas — H2O.ai, PostgreSQL, FastAPI — e expomos tudo atraves de uma REST API bem documentada e um Python SDK. Sem dependencia de fornecedor.
Roteiro
Fundacao
Motor AutoML principal e arquitetura PostgreSQL-first. Primeiros experimentos publicos com integracao H2O.ai, versionamento de datasets e explicabilidade SHAP.
Modulos empresariais
Privacy Suite (HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CCPA), SynthGen para dados sinteticos com CTGAN/CopulaGAN/TVAE, e pipeline MLOps completo com deploys canary e deteccao de drift.
Camada de inteligencia
ML Studio para analise What-If, Dataset Builder com IA conversacional, testes A/B, re-treinamento automatico e o Python SDK. Mais de 320 endpoints REST documentados.
Escala
Opcao de deploy on-premise, SSO/SAML/OIDC, agendamento de GPU, RBAC com registros de auditoria e nivel de suporte empresarial dedicado.
Arquitetura
Um stack moderno projetado para confiabilidade, seguranca e escala horizontal.
H2O.ai AutoML
Motor ML de comprovada eficacia que impulsiona o treinamento automatizado, a validacao cruzada e os ensembles empilhados com XGBoost, GBM, Deep Learning e GLM.
PostgreSQL
Fonte unica de verdade. Todo o estado — jobs, modelos, experimentos, registros de auditoria — persistido com migracoes numeradas. Sem Redis, sem caches externos.
FastAPI + Python
Backend Python assincrono com mais de 320 endpoints REST, documentacao OpenAPI automatica e validacao de requisicoes com tipo seguro via Pydantic.
LangGraph AI Agent
Dataset Builder conversacional impulsionado por LLMs da OpenAI e Anthropic. Preparacao de dados em multiplos passos via linguagem natural com classificacao semantica de intencao.
Worker Queue
Fila de jobs respaldada por PostgreSQL para tarefas pesadas: treinamento AutoML, predicoes em lote, geracao de relatorios e geracao de dados sinteticos.
Docker + On-Prem
Deploy em containers com Docker Compose. Clientes empresariais podem executar o stack completo on-premise atras de seu proprio firewall.
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