Egy új, Python-alapú eszköz segítségével gépi tanulási modelleket hozhatunk létre egyszerű szöveges utasításokkal. Ez a Plex, amely leegyszerűsíti és automatizálja a teljes gépi tanulási folyamatot – az adatelőkészítéstől a modell tanításán át az üzembe helyezésig. Kiemelt figyelmet kap az, hogy a felhasználóknak nem kell bonyolult kódokat írniuk, elegendő világosan megfogalmazniuk, mit szeretnének megalkotni.
A bemutató során egy konkrét példán keresztül ismerhetjük meg a Plex működését: hogyan lehet egy saját adathalmazból kiindulva modellt felépíteni, majd új adatok predikciójára is használni. A hangsúly azon van, hogy akár száz soros kód nélkül is megoldható a modellépítés, miközben minden fontos Python-könyvtár mögötte dolgozik.
Szó esik a mesterséges intelligencia modellek támogatott szolgáltatóiról is, például az OpenAI, az Anthropic vagy a Gemini, illetve arról, hogyan alkalmazható a Plex helyi gépen futtatott modellekkel is. Felmerül annak kérdése, mennyire költséghatékony mindez a különféle háttérmodellek függvényében, illetve milyen szituációkban lehet érdemes helyi infrastruktúrán vagy felhőben futtatni a megoldást.
A munkafolyamat automatizálásán túl az is kiemelésre kerül, hogy a Plex agentek segítségével képes önjavításokra és önszerveződésre is a modellezési folyamat, ami új perspektívát nyit a felhasználók számára a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazásában.
