MLPrEは、機械学習モデルを構築する前にデータの前処理と探索的データ分析を行うためのツールです。最近のAIにおけるディープラーニングの成長に伴い、異なる形式のデータを扱う必要性が高まっています。このツールでは、Apache Airflowのような大規模な処理パイプラインに統合可能な、堅牢で拡張性のある軽量ツールを求められています。具体的には、Spark DataFramesを使用して処理中のデータを保持し、68の段階を設計しており、入力・出力、フィルタリング、基本統計、特徴エンジニアリング、探索的データ分析を包括しています。さらに、MLPrEは、平坦なファイルの複数のフィールドを独立して処理し再結合する機能を持ち、最終段階ではグラフデータベース用のデータ準備も行います。このように、MLPrEはデータの前処理と初期分析を効率化し、機械学習の利用拡大に貢献するツールとなっています。