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Cientista de Dados

AutoML, explicabilidade e análise interativa sem sobrecarga de infraestrutura

Concentre-se na ciência de dados — não na infraestrutura. AutoML cuida da seleção de algoritmos e do ajuste de hiperparâmetros, enquanto ML Studio oferece valores SHAP, gráficos de dependência parcial e cenários What-If.

Os Desafios

Fadiga por Seleção de Algoritmos

Testar manualmente dezenas de algoritmos e combinações de hiperparâmetros é lento e propenso a erros.

Lacuna de Explicabilidade

As partes interessadas exigem modelos interpretáveis, mas gerar valores SHAP e relatórios de importância de features requer código personalizado.

Gargalo na Preparação de Dados

80% do tempo é gasto limpando, transformando e realizando engenharia de features em vez de modelar e analisar de fato.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

AutoML com mais de 50 Algoritmos

Treinamento automatizado com XGBoost, GBM, Deep Learning, GLM e ensembles empilhados com otimização bayesiana de hiperparâmetros.

Saiba mais
ML Studio

Explicabilidade Integrada

ML Studio fornece contribuições SHAP, gráficos de dependência parcial (PDP), importância de variáveis e análise What-If interativa.

Saiba mais
Dataset Builder

Preparação de Dados com IA

Dataset Builder gerencia a limpeza, codificação, escalamento e engenharia de features através de uma interface de IA conversacional.

Saiba mais

Exemplo do 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 Testados
4 tipos
Métodos de Explicabilidade
80%
Tempo de Preparação de Dados Economizado
10 min
Tempo de Entrega de Experimentos

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