Libra — это альтернативный фреймворк для обучения ML-моделей. Основным преимуществом фреймворка является простота в использовании для пользователей без технического бэкграунда в сравнении с существующими популярными фреймворками. Процесс обучения модели занимает одну строчку кода.
Подробнее про инструмент
Целевая аудитория фреймворков — это пользователи без технического опыта. Предполагается, что пользователю не нужен предыдущий опыт в машинном обучения для успешного использования библиотеки.
Такой фокус позволяет использовать Libra для тестирования использования машинного обучения в рабочих процессах до внедрения в существующую систему. При этом все параметры, которые могут подаваться в Scikit-Learn и Keras модели, могут также подаваться в модель в Libra. Кроме того, в Libra есть базовые пайплайны предобработки данных, которые можно кастомизировать под свою задачу при необходимости. Libra позволяет коллаборировать пользователям разного уровня технической грамотности над одними задачами
