CorePlexML
AutoML, MLOps, Privacy Suite, Dados Sintéticos, ML Studio & Dataset Builder com IA — uma plataforma integrada que substitui 5 ferramentas diferentes.
Levar um modelo do experimento à produção exige costurar 5-8 ferramentas separadas — cada uma com sua própria curva de aprendizado, precificação e modos de falha.
Jupyter + MLflow + Airflow + Seldon + Great Expectations + scripts customizados. Cada equipe constrói seu próprio código de integração.
Detecção de PII, mascaramento de dados e trilhas de auditoria adicionados como remendos. Conformidade HIPAA/GDPR se torna um processo manual.
Meses do experimento ao deploy. Modelos apodrecem em notebooks enquanto cientistas de dados esperam recursos de engenharia.
O resultado: 87% dos modelos de ML nunca chegam à produção. O problema não é talento — são as ferramentas.
Sua equipe de ML desperdiça 60% do tempo com overhead operacional. Uma plataforma substitui as 6-7 ferramentas desconectadas que atrasam sua equipe.
Tempo de engenharia redirecionado de infra para construção de modelos todo mês
Tempo até produção de dados brutos a endpoint ativo
Ferramentas consolidadas — mais experimentos, menos troca de contexto
CorePlexML substitui todo o seu stack ML com seis módulos integrados — da preparação de dados ao monitoramento em produção.
AutoML Multi-Engine (H2O + FLAML)
Registro, canary, A/B, drift, re-treinamento automático
72+ tipos de PII, HIPAA/GDPR/PCI-DSS/CCPA
CTGAN, CopulaGAN, TVAE dados sintéticos
Análise What-If, SHAP, PDP, fairness
Preparação de dados com IA, sem código
De dados brutos a modelos implantados com monitoramento — em horas, não meses.
CSV, Excel, JSON, XML — arraste e solte seu dataset e deixe o assistente de IA prepará-lo. Tratamento automático de valores ausentes, detecção de outliers e inferência de tipos.
AutoML seleciona o melhor algoritmo, ajusta hiperparâmetros e constrói modelos ensemble automaticamente. AutoML Multi-Engine (H2O + FLAML), incluindo GBM, XGBoost, Deep Learning e Stacked Ensembles.
Deploy com um clique com rollouts canary, detecção de drift e re-treinamento automático. API de inferência em tempo real com streaming WebSocket. Testes A/B com declaração automática de vencedor.
Execute H2O e FLAML em paralelo no mesmo dataset. Cada motor explora estratégias de otimização diferentes. CorePlexML seleciona o melhor modelo de todos os motores.
XGBoost, GBM, Deep Learning, Random Forest, GLM, and Stacked Ensembles with Bayesian hyperparameter tuning.
Microsoft FLAML finds optimal models within a time budget. Random Forest, Extra Trees, and Logistic Regression with scikit-learn.
Em breve: AutoGluon Tabular, MLJAR-supervised, TPOT
| Plan | Engines | Paralelo |
|---|---|---|
| Free | Apenas H2O | — |
| Pro | H2O ou FLAML | — |
| Team | H2O ou FLAML | — |
| Enterprise | H2O + FLAML | ✓ Up to 3 |
Cobertura de modelos com execução paralela multi-engine
AutoML seleciona os melhores algoritmos, ajusta hiperparâmetros e constrói modelos ensemble. Depois explore cada métrica, gráfico e visão de explicabilidade em detalhe.
Do registro de modelos ao deploy em produção com rollouts canary, monitoramento em tempo real e re-treinamento automatizado — tudo em uma única visão.
Detecte, mascare, redija ou criptografe dados sensíveis em todo o seu pipeline. Processamento baseado em políticas com trilhas de auditoria completas.
Informações de saúde protegidas: nomes, prontuários, datas de nascimento, diagnósticos
Dados pessoais: e-mails, telefones, endereços, documentos de identidade
Dados de pagamento: números de cartão de crédito, CVVs, datas de validade
Dados de consumidores da Califórnia: SSNs, carteiras de motorista, dados biométricos
72+ tipos de PII detectados automaticamente usando NLP e correspondência de padrões. Sem necessidade de marcação manual.
Mascare, redija, faça hash, criptografe ou substitua por dados sintéticos. Configure políticas por coluna com prioridades de regras.
Cada transformação registrada com timestamp, usuário, política e snapshots antes/depois. Pronto para exportação em auditorias de conformidade.
Crie datasets sintéticos estatisticamente fiéis que preservam distribuições sem expor dados reais. Perfeito para desenvolvimento, testes e aumento de dados.
Fidelidade de distribuição em 42 colunas
Resistência a inferência de pertencimento
Espaço de trabalho interativo para exploração de modelos. Crie cenários, compare com linhas de base e entenda o comportamento do modelo — sem código.
Comparar, Classificar, Explicar, Analisar, Avançado, Operações
Teste limiares de aprovação
Simule cenários de risco
Teste alavancas de retenção
Analise limites de decisão
Interface conversacional com IA alimentada por LLMs. Descreva seus objetivos em linguagem natural e a IA executa as transformações — total transparência de scripts.
Papéis de proprietário, editor e visualizador por projeto. SSO com SAML 2.0, OIDC, Google e GitHub OAuth.
Alocação automática de GPU para treinamento e inferência. Aceleração CUDA com fallback inteligente para CPU.
Divida tráfego entre variantes de modelo. Análise Bayesiana e Frequentista com declaração automática de vencedor.
Versionamento semântico com transições de estágio. Model cards, rastreamento de linhagem e organização por tags.
Cada ação registrada com usuário, timestamp e contexto. Eventos de segurança, logs de acesso e trilhas de conformidade.
Isolamento em nível de projeto com PostgreSQL Row-Level Security. Cobrança por tenant com medição de uso.
Soluções de ML de nível empresarial sob medida para indústrias reguladas e intensivas em dados.
Detecção de fraude, scoring de crédito, monitoramento AML
Resultados de pacientes, análises clínicas, pipelines compatíveis com HIPAA
Previsão de demanda, personalização, prevenção de churn
Análise de dados de cidadãos com anonimização e conformidade completas
Fluxos de trabalho sob medida para cada função na sua organização de ML.
| Papel | Problema | CorePlexML Resolve | Resultado |
|---|---|---|---|
| Desenvolvedor Integração ML via API |
Complexidade de integração ML — APIs diferentes para cada ferramenta | REST API & Python SDK — uma interface unificada para tudo | MLOps programático com SDK pronto para CI/CD e 320+ endpoints |
| Engenheiro ML MLOps de ciclo completo |
Dispersão de experimentos e risco de deploy entre ambientes | Registro de modelos, deploys canary/blue-green, re-treinamento automático | Rollouts seguros com detecção de drift e pipelines automatizados |
| Cientista de Dados AutoML e explicabilidade |
Fadiga na seleção de algoritmos e lacunas de explicabilidade | AutoML com 50+ algoritmos com SHAP, PDP e fairness integrados | Mais experimentos, menos infra — foco na qualidade do modelo |
| Analista de Negócios Ferramentas ML sem código |
Barreira técnica para testes de cenários e relatórios | What-If Studio visual e relatórios PDF automatizados | Teste cenários de negócio e gere relatórios sem código |
| Oficial de Conformidade Privacidade e auditoria |
Auditorias de conformidade manuais entre múltiplas regulamentações | 72+ detecção de PII, perfis HIPAA/GDPR/PCI-DSS/CCPA | Trilhas de auditoria completas, relatórios de conformidade com um clique |
Uma plataforma. Todas as capacidades. Uma fração do custo.
| Capacidade | CorePlexML | DataRobot | H2O.ai | Alteryx |
|---|---|---|---|---|
| AutoML | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| MLOps & Registro de Modelos | ✓ | ✓ | — | Parcial |
| Privacy Suite (72+ PII) | ✓ | — | — | — |
| Geração de Dados Sintéticos | ✓ | — | — | — |
| Análise What-If | ✓ | ✓ | — | ✓ |
| Testes A/B | ✓ | Parcial | — | — |
| Builder Conversacional | ✓ | — | — | — |
| Open Source | ✓ | — | ✓ | — |
| Preço Inicial | Grátis | $$$$$ | $$$$ | $$$$ |
Sem cartão de crédito. Faça upgrade quando precisar. Cancele a qualquer momento.
Faturamento anual economiza ~17%. Pro: $490/ano · Team: $1,990/ano
Comece sem risco. Escale quando estiver pronto.
Cadastre-se em 30 segundos. Envie dados, treine seu primeiro modelo, faça deploy em staging. Sem cartão de crédito, sem limite de tempo.
Desbloqueie tudo: modelos ilimitados, Privacy Suite, SynthGen, deployments canary. Acesso total, sem cobrança até o fim do teste.
Escolha Pro individual ($49/mês) ou Team ($199/mês para 5 assentos). Faturamento anual economiza 17%. Faça upgrade ou downgrade a qualquer momento.
Assentos ilimitados, SSO/SAML, deploy on-premise, SLA personalizado, gerente de conta dedicado. Fale com vendas para preços personalizados.
De meses para horas. Deploy com um clique com monitoramento integrado elimina o gargalo de MLOps.
Uma plataforma no lugar de Jupyter + MLflow + Seldon + Great Expectations + ferramentas de privacidade customizadas.
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Conformidade integrada (HIPAA, GDPR, PCI-DSS, CCPA)
Endpoints REST API — plataforma totalmente programável
CorePlexML
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