# Migliori Software di Reti Neurali Artificiali *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Il software di reti neurali artificiali (ANN) fornisce modelli computazionali che imitano le reti neurali del cervello umano, adattandosi a nuove informazioni per automatizzare compiti complessi, supportare l'analisi predittiva e abilitare funzionalità di deep learning come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale in vari settori, tra cui sanità, finanza e automotive. ### Capacità Principali del Software di Reti Neurali Artificiali Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Reti Neurali Artificiali, un prodotto deve: - Fornire una rete basata su unità neurali interconnesse per abilitare capacità di apprendimento - Offrire una struttura per algoritmi di apprendimento profondo, inclusi reti neurali profonde (DNN) con più livelli nascosti - Collegarsi a fonti di dati per alimentare la rete neurale con informazioni - Supportare i processi di addestramento, test e valutazione del modello - Integrare con altri strumenti e framework di machine learning (ML) e AI - Abilitare la scalabilità per gestire grandi set di dati e calcoli complessi - Includere documentazione e risorse di supporto per gli utenti ### Casi d'Uso Comuni per il Software di Reti Neurali Artificiali Data scientist, ingegneri ML e ricercatori utilizzano il software ANN per costruire applicazioni intelligenti in una vasta gamma di domini. I casi d'uso comuni includono: - Alimentare l'analisi predittiva, il rilevamento delle anomalie e l'analisi del comportamento dei clienti nelle applicazioni aziendali - Abilitare il riconoscimento delle immagini, NLP e riconoscimento vocale attraverso architetture di reti neurali profonde - Supportare la diagnostica sanitaria, il rilevamento delle frodi finanziarie e lo sviluppo di motori di raccomandazione ### Come il Software di Reti Neurali Artificiali si Differenzia da Altri Strumenti Le ANN formano lo strato fondamentale per una vasta gamma di algoritmi di deep learning, rendendole più fondamentali rispetto agli strumenti ML specializzati focalizzati su compiti specifici. Mentre il [software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) fornisce strumenti per capacità come motori di raccomandazione e riconoscimento di pattern, le piattaforme ANN si concentrano specificamente sulla costruzione e l'addestramento di reti di unità neurali interconnesse che alimentano architetture di apprendimento più profonde, inclusi i DNN. ### Approfondimenti da G2 sul Software di Reti Neurali Artificiali Basato sulle tendenze di categoria su G2, la scalabilità per grandi set di dati e la flessibilità nell'architettura del modello si distinguono come capacità eccezionali. Queste piattaforme offrono miglioramenti nella precisione delle previsioni e la capacità di alimentare applicazioni di deep learning complesse come benefici principali dell'adozione. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 88 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 500+ Recensioni autentiche - 88+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Software di Reti Neurali Artificiali At A Glance - **Leader:** [AIToolbox](https://www.g2.com/it/products/aitoolbox/reviews) - **Miglior performer:** [Torch](https://www.g2.com/it/products/torch/reviews) - **Più facile da usare:** [Keras](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews) - **Più in voga:** [Keras](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews) - **Miglior software gratuito:** [H2O](https://www.g2.com/it/products/h2o/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [AIToolbox](https://www.g2.com/it/products/aitoolbox/reviews) AIToolbox è un framework Swift completo progettato per facilitare lo sviluppo e l'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale. Offre una suite di moduli AI che si rivolgono a vari compiti di apprendimento automatico, rendendolo una risorsa preziosa per sviluppatori e ricercatori che lavorano all'interno dell'ecosistema Swift. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Grafi e Alberi: Fornisce strutture dati e algoritmi per la costruzione e la manipolazione di grafi e alberi, essenziali per compiti come i processi decisionali e la rappresentazione gerarchica dei dati. - Support Vector Machines (SVMs): Include strumenti per l'implementazione di SVM, consentendo l'analisi di classificazione e regressione trovando iperpiani ottimali in spazi ad alta dimensione. - Reti Neurali: Offre componenti per costruire e addestrare reti neurali, facilitando applicazioni di deep learning come il riconoscimento di immagini e discorsi. - Analisi delle Componenti Principali (PCA): Contiene moduli per la riduzione dimensionale tramite PCA, aiutando nella visualizzazione dei dati e nella riduzione del rumore. - Clustering K-Means: Fornisce algoritmi per la partizione di dataset in cluster, utili nel riconoscimento di pattern e nel data mining. - Algoritmi Genetici: Include strumenti per problemi di ottimizzazione utilizzando algoritmi genetici, simulando processi di selezione naturale per trovare soluzioni ottimali. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: AIToolbox risponde alla necessità di una libreria Swift nativa che comprenda una vasta gamma di funzionalità AI. Integrando più moduli di apprendimento automatico in un unico framework, semplifica il processo di sviluppo per gli sviluppatori Swift, eliminando la necessità di fare affidamento su librerie o linguaggi esterni. Questa consolidazione migliora l'efficienza, promuove la coerenza del codice e accelera il deployment di applicazioni guidate dall'AI su piattaforme Apple. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 35 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [AIToolbox](https://www.g2.com/it/sellers/aitoolbox) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 51% Piccola impresa, 37% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (10 reviews) - Model Variety (5 reviews) - AI Technology (4 reviews) - Integrations (3 reviews) - Features (2 reviews) **Cons:** - Inaccuracy (3 reviews) - Limited Features (2 reviews) - AI Limitations (1 reviews) - Compatibility Issues (1 reviews) - Complex Setup (1 reviews) ### 2. [Keras](https://www.g2.com/it/products/keras/reviews) Keras è una libreria di reti neurali, scritta in Python e in grado di funzionare su TensorFlow o Theano. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Keras](https://www.g2.com/it/sellers/keras) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @keras (26 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keras/ (22 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 32% Mid-Market ### 3. [Microsoft Cognitive Toolkit (Formerly CNTK)](https://www.g2.com/it/products/microsoft-cognitive-toolkit-formerly-cntk/reviews) Microsoft Cognitive Toolkit è un toolkit open-source di livello commerciale che consente agli utenti di sfruttare l'intelligenza all'interno di enormi set di dati attraverso il deep learning, offrendo scalabilità, velocità e precisione senza compromessi con qualità di livello commerciale e compatibilità con i linguaggi di programmazione e gli algoritmi già utilizzati. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.1/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 68% Enterprise, 27% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Workflow Efficiency (1 reviews) **Cons:** - Complexity Issues (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 4. [AWS Deep Learning AMIs](https://www.g2.com/it/products/aws-deep-learning-amis/reviews) Le AWS Deep Learning AMI sono progettate per fornire a data scientist, professionisti del machine learning e ricercatori scientifici l'infrastruttura e gli strumenti per accelerare il lavoro nel deep learning, nel cloud, a qualsiasi scala. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 42% Enterprise, 32% Piccola impresa ### 5. [PyTorch](https://www.g2.com/it/products/pytorch/reviews) PyTorch è un framework di machine learning open-source che accelera la transizione dalla prototipazione di ricerca al deployment in produzione. Sviluppato da Meta AI e ora gestito dalla PyTorch Foundation sotto la Linux Foundation, PyTorch è ampiamente utilizzato per applicazioni in visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. Il suo grafo di calcolo dinamico e l'interfaccia Python intuitiva lo rendono una scelta preferita per ricercatori e sviluppatori che mirano a costruire e distribuire modelli di deep learning in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Grafo di Calcolo Dinamico: Consente una costruzione del modello flessibile ed efficiente, permettendo modifiche all'architettura della rete durante il runtime. - Tensors e Autograd: Utilizza i tensori come strutture dati fondamentali, simili agli array di NumPy, con supporto per la differenziazione automatica per semplificare il calcolo dei gradienti. - API per Reti Neurali: Fornisce un framework modulare per la costruzione di reti neurali con livelli predefiniti, funzioni di attivazione e funzioni di perdita, facilitando la creazione di modelli complessi. - Addestramento Distribuito: Offre supporto nativo per l'addestramento distribuito, ottimizzando le prestazioni su più GPU e nodi, essenziale per scalare modelli di grandi dimensioni. - TorchScript: Consente la transizione dall'esecuzione eager all'esecuzione grafica, permettendo ai modelli di essere serializzati e ottimizzati per il deployment in ambienti di produzione. - TorchServe: Uno strumento per distribuire modelli PyTorch su larga scala, supportando funzionalità come il serving multi-modello, logging, metriche e endpoint RESTful per l'integrazione delle applicazioni. - Supporto Mobile (Sperimentale): Estende le capacità di PyTorch alle piattaforme mobili, permettendo ai modelli di essere distribuiti su dispositivi iOS e Android. - Ecosistema Robusto: Supportato da una comunità attiva, PyTorch offre un ricco ecosistema di strumenti e librerie per vari domini, inclusi visione artificiale e apprendimento per rinforzo. - Supporto ONNX: Facilita l'esportazione di modelli nel formato Open Neural Network Exchange (ONNX) per la compatibilità con altre piattaforme e runtime. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Il valore primario di PyTorch risiede nella sua capacità di fornire un percorso senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione. Il suo grafo di calcolo dinamico e l'interfaccia user-friendly consentono una rapida prototipazione e sperimentazione, permettendo ai ricercatori di iterare rapidamente sui design dei modelli. Per gli sviluppatori, il supporto di PyTorch per l'addestramento distribuito e strumenti come TorchServe semplificano il deployment di modelli su larga scala, riducendo il tempo e la complessità associati all'introduzione di modelli di machine learning in produzione. Inoltre, l'ampio ecosistema e il supporto della comunità assicurano che gli utenti abbiano accesso a una vasta gamma di risorse e strumenti per affrontare varie sfide di machine learning. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Jetware](https://www.g2.com/it/sellers/jetware-c6839872-6292-4a7b-973d-ac6da2ceaa45) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Roma, IT - **Twitter:** @jetware_io (26 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/jetware.org/about/ (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 41% Piccola impresa, 41% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud Storage (1 reviews) - Documentation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Intuitive (1 reviews) - Problem Solving (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) - Difficult Navigation (1 reviews) ### 6. [ConvNetJS](https://www.g2.com/it/products/convnetjs/reviews) ConvNetJS è una libreria Javascript per l'addestramento di modelli di Deep Learning (Reti Neurali) interamente in un browser. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Stanford NLP Group](https://www.g2.com/it/sellers/stanford-nlp-group) - **Sede centrale:** Stanford, CA - **Twitter:** @stanfordnlp (183,666 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 38% Enterprise, 38% Piccola impresa ### 7. [Knet](https://www.g2.com/it/products/knet/reviews) Knet (pronunciato "kay-net") è un framework di deep learning implementato in Julia che consente la definizione e l'addestramento di modelli di machine learning sfruttando tutta la potenza e l'espressività di Julia. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Knet](https://www.g2.com/it/sellers/knet) - **Anno di Fondazione:** 1990 - **Sede centrale:** Kuwait, Kuwait - **Twitter:** @knet (68 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/the-shared-electronic-banking-services-co.-knet/about (232 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Mid-Market ### 8. [gobrain](https://www.g2.com/it/products/gobrain/reviews) gobrain è una rete neurale scritta in Go che include solo funzioni di rete neurale di base come Feed Forward e Elman Recurrent Neural Network. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [gobrain](https://www.g2.com/it/sellers/gobrain) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 64% Piccola impresa, 36% Mid-Market ### 9. [NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)](https://www.g2.com/it/products/nvidia-deep-learning-gpu-training-system-digits/reviews) NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) deep learning per la scienza dei dati e la ricerca per progettare rapidamente reti neurali profonde (DNN) per compiti di classificazione delle immagini e rilevamento degli oggetti utilizzando la visualizzazione in tempo reale del comportamento della rete. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [NVIDIA](https://www.g2.com/it/sellers/nvidia) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @nvidia (2,479,137 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3608/ (46,612 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NVDA **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 52% Piccola impresa, 35% Mid-Market ### 10. [Google Cloud Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-deep-learning-vm-image/reviews) Immagine VM di Deep Learning VM preconfigurate per applicazioni di deep learning. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.6/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Piccola impresa, 38% Mid-Market ### 11. [Merlin](https://www.g2.com/it/products/merlin/reviews) Merlin è un framework di deep learning scritto in Julia, mira a fornire una libreria di deep learning veloce, flessibile e compatta per l'apprendimento automatico. **Average Rating:** 3.6/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.4/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Merlin](https://www.g2.com/it/sellers/merlin) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** London, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/merlin_2 (427 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 30% Mid-Market ### 12. [node-fann](https://www.g2.com/it/products/node-fann/reviews) FANN (Fast Artificial Neural Network Library) è una libreria di reti neurali open source gratuita, che implementa reti neurali artificiali multistrato con supporto sia per reti completamente connesse che per reti connesse in modo sparso. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [node-fann](https://www.g2.com/it/sellers/node-fann) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 42% Piccola impresa ### 13. [SuperLearner](https://www.g2.com/it/products/superlearner/reviews) SuperLearner è un pacchetto che implementa il metodo di previsione super learner e contiene una libreria di algoritmi di previsione da utilizzare nel super learner. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Super Learner](https://www.g2.com/it/sellers/super-learner) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Miami, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/meet-super (1,281 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 31% Enterprise ### 14. [Google Cloud Deep Learning Containers](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-deep-learning-containers/reviews) Container preconfigurati e ottimizzati per ambienti di deep learning. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Piccola impresa, 35% Enterprise ### 15. [Neuton AutoML](https://www.g2.com/it/products/neuton-automl/reviews) Neuton (https://neuton.ai), una nuova soluzione AutoML, consente agli utenti di costruire modelli di IA compatti con pochi clic e senza alcuna programmazione. Neuton è anche il Framework di Reti Neurali e la soluzione AutoML più SPIEGABILE attualmente disponibile sul mercato. Permette agli utenti di valutare la qualità del modello da varie prospettive e interpretare i risultati delle previsioni. Ufficio di Spiegabilità di Neuton: - Analisi Esplorativa dei Dati - Matrice di Importanza delle Caratteristiche con granularità di classe - Interprete del Modello - Matrice di Influenza delle Caratteristiche - Valida il Modello su Nuovi Dati - Indicatori di Rilevanza Modello-Dati storici e per ogni previsione - Indice di Qualità del Modello - Intervallo di Confidenza - Elenco esteso di metriche supportate con Diagramma Radar **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Bell Integrator](https://www.g2.com/it/sellers/bell-integrator) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** San Jose, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bellintegrator/ (709 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 35% Enterprise, 35% Piccola impresa ### 16. [Torch](https://www.g2.com/it/products/torch/reviews) Torch è un framework di calcolo scientifico con ampio supporto per algoritmi di apprendimento automatico che dà priorità alle GPU. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.1/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Torch Leadership Labs](https://www.g2.com/it/sellers/torch-leadership-labs) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @torchlabs (3,069 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/torch-labs (379 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 40% Piccola impresa, 40% Enterprise ### 17. [Swift AI](https://www.g2.com/it/products/swift-ai/reviews) Swift AI è una libreria di intelligenza artificiale e apprendimento automatico ad alte prestazioni scritta interamente in Swift che include un insieme di strumenti comuni utilizzati per la ricerca sull'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Swift AI](https://www.g2.com/it/sellers/swift-ai) - **Sede centrale:** Provo, UT - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Piccola impresa ### 18. [TFLearn](https://www.g2.com/it/products/tflearn/reviews) TFlearn è una libreria di deep learning modulare e trasparente costruita sopra Tensorflow che fornisce un'API di livello superiore a TensorFlow per facilitare e accelerare le sperimentazioni, rimanendo completamente trasparente e compatibile con esso. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [TFLearn](https://www.g2.com/it/sellers/tflearn) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 55% Piccola impresa, 30% Enterprise ### 19. [H2O](https://www.g2.com/it/products/h2o/reviews) H2O.ai è l'azienda leader nel settore del cloud AI, con la missione di democratizzare l'AI e promuovere un movimento AI aperto in tutto il mondo. Si concentrano sull'estrazione di informazioni da dati strutturati e non strutturati come video e documenti con i loro prodotti premiati come Hydrogen Torch e Document AI. I clienti utilizzano l'H2O AI Cloud per risolvere rapidamente problemi aziendali complessi e accelerare la scoperta di nuove idee. H2O.ai è il fornitore di AI di fiducia per oltre 20.000 organizzazioni globali, milioni di data scientist e più della metà delle aziende Fortune 500, tra cui AT&T, Commonwealth Bank of Australia, Citi, GlaxoSmithKline, Hitachi, Kaiser Permanente, Procter & Gamble, PayPal, PwC, Reckitt, Unilever, Goldman Sachs, NVIDIA e Wells Fargo non sono solo clienti e partner, ma anche investitori strategici nell'azienda. Più di 30 Kaggle Grandmasters (la comunità dei migliori praticanti di machine learning e data scientist al mondo) sono creatori presso H2O.ai. Un forte ethos di AI for Good per rendere il mondo un posto migliore e l'AI Responsabile guidano lo scopo dell'azienda. Unisciti al nostro movimento su www.h2o.ai. H2O.ai offre ai clienti aziendali diverse piattaforme per l'AI e il machine learning, tra cui la piattaforma open source di machine learning distribuito H2O-3, la piattaforma di machine learning automatico H2O Driverless AI e il recentemente annunciato H2O Q, una piattaforma AI per utenti aziendali: H2O-3 è una piattaforma AI e di machine learning open source, scalabile e distribuita in memoria. H2O-3 ha anche una forte funzionalità AutoML e supporta gli algoritmi statistici e di machine learning più utilizzati, tra cui macchine a gradienti potenziati, modelli lineari generalizzati, deep learning, XGBoost e altro ancora. H2O Driverless AI consente ai data scientist di lavorare su progetti più velocemente e in modo più efficiente utilizzando l'automazione per svolgere rapidamente i compiti con ingegneria delle caratteristiche automatica, ottimizzazione del modello, selezione del modello, validazione del modello e interpretabilità del machine learning, ricette personalizzate, serie temporali e generazione automatica di pipeline di distribuzione per il punteggio del modello. H2O Q è una nuova piattaforma AI che fornisce i blocchi essenziali per creare app AI e porterà la potenza dell'AI a milioni di utenti aziendali. Fornisce intuizioni e previsioni automatiche per domande aziendali "nel momento" ed è ideale per analisti di dati, data scientist cittadini e tutti gli utenti aziendali. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [H2O.ai](https://www.g2.com/it/sellers/h2o-ai) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @h2oai (25,274 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2820918/ (335 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Piccola impresa, 29% Enterprise ### 20. [Caffe](https://www.g2.com/it/products/caffe/reviews) Caffe è un framework di deep learning creato con l'espressione, la velocità e la modularità in mente. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Caffe](https://www.g2.com/it/sellers/caffe) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/caffe (691 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 63% Piccola impresa, 19% Enterprise ### 21. [NVIDIA Deep Learning AMI](https://www.g2.com/it/products/nvidia-deep-learning-ami/reviews) NVIDIA Deep Learning AMI con supporto di Terracloudx è un ambiente ottimizzato che ti consente di eseguire container di data science, HPC e deep learning appositamente ottimizzati per le GPU. Le decisioni di Terracloudx sono guidate dall'impegno e dallo sforzo dei nostri collaboratori che lavorano continuamente per essere all'avanguardia della tecnologia. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [terracloudx](https://www.g2.com/it/sellers/terracloudx) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 70% Piccola impresa, 30% Enterprise ### 22. [DeepPy](https://www.g2.com/it/products/deeppy/reviews) DeepPy è un framework di deep learning con licenza MIT che cerca di aggiungere un tocco di zen al deep learning, poiché consente una programmazione in stile Python basata su ndarray di NumPy, ha una base di codice piccola e facilmente estensibile, funziona su CPU o GPU Nvidia e implementa le seguenti architetture di rete: reti feedforward, convnet, reti siamesi e autoencoder. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [DeepPy](https://www.g2.com/it/sellers/deeppy) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @deeppy (661 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 17% Enterprise ### 23. [Chainer](https://www.g2.com/it/products/chainer/reviews) Chainer è un framework potente, flessibile e intuitivo di reti neurali che colma il divario tra algoritmi e implementazioni. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Chainer](https://www.g2.com/it/sellers/chainer) - **Sede centrale:** Tokyo, Japan - **Twitter:** @ChainerOfficial - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 73% Piccola impresa, 18% Mid-Market ### 24. [Neuroph](https://www.g2.com/it/products/neuroph/reviews) Neuroph è un framework leggero per reti neurali in Java che sviluppa architetture comuni di reti neurali. Contiene una libreria Java open source ben progettata con un piccolo numero di classi di base che corrispondono ai concetti fondamentali delle reti neurali e dispone di un editor GUI per reti neurali per creare rapidamente componenti di reti neurali in Java. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Neuroph](https://www.g2.com/it/sellers/neuroph) - **Sede centrale:** Belgrade - **Twitter:** @neuroph (369 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Mid-Market, 17% Enterprise ### 25. [Fabric for Deep Learning (FfDL)](https://www.g2.com/it/products/fabric-for-deep-learning-ffdl/reviews) I framework di deep learning come TensorFlow, PyTorch, Caffe, Torch, Theano e MXNet hanno contribuito alla popolarità del deep learning riducendo lo sforzo e le competenze necessarie per progettare, addestrare e utilizzare modelli di deep learning. Fabric for Deep Learning (FfDL, pronunciato "fiddle") fornisce un modo coerente per eseguire questi framework di deep learning come servizio su Kubernetes. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.6/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Piccola impresa, 20% Mid-Market ## Parent Category [Software di apprendimento profondo](https://www.g2.com/it/categories/deep-learning) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sul Software delle Reti Neurali Artificiali ### Che cos'è il software di reti neurali artificiali? Il software di reti neurali artificiali (ANN), spesso utilizzato come sinonimo di software di deep learning, automatizza i compiti per gli utenti sfruttando le reti neurali artificiali per produrre un output, spesso sotto forma di previsione. Sebbene alcuni distinguano tra ANN e deep learning (sostenendo che quest'ultimo si riferisca all'addestramento delle ANN), questa guida utilizzerà i termini in modo intercambiabile. Queste soluzioni sono tipicamente integrate in varie piattaforme e hanno casi d'uso in diversi settori. Le soluzioni basate su reti neurali artificiali migliorano la velocità e l'accuratezza degli output desiderati affinando costantemente i risultati man mano che l'applicazione elabora più dati di addestramento. Il software di deep learning migliora i processi e introduce efficienza in molti settori, dai [servizi finanziari](https://www.g2.com/categories/financial-services) all'[agricoltura](https://www.g2.com/categories/agriculture). Le applicazioni di questa tecnologia includono l'automazione dei processi, il servizio clienti, l'identificazione dei rischi di sicurezza e la collaborazione contestuale. Notoriamente, gli utenti finali delle applicazioni alimentate dal deep learning non interagiscono direttamente con l'algoritmo. Piuttosto, il deep learning alimenta il backend dell'intelligenza artificiale (AI) con cui gli utenti interagiscono. Alcuni esempi principali includono [software di chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots) e software di gestione automatizzata dei [sinistri assicurativi](https://www.g2.com/categories/insurance-claims-management). #### Quali tipi di software di reti neurali artificiali esistono? Esistono due tipi principali di software di reti neurali artificiali: le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN). Il tipo di rete neurale generalmente non influisce sul prodotto finale che i clienti utilizzeranno, ma potrebbe influire sull'accuratezza del risultato. Ad esempio, se uno strumento di riconoscimento delle immagini è costruito utilizzando CNN o RNN importa poco alle aziende che lo impiegano per gestire i clienti. Le aziende si preoccupano di più dell'impatto potenziale dell'implementazione di un assistente virtuale ben fatto sul loro modello di business. **Reti neurali convoluzionali (CNN)** Le reti neurali convoluzionali (CNN) estraggono caratteristiche direttamente dai dati, come le immagini, eliminando la necessità di estrazione manuale delle caratteristiche. L'estrazione manuale delle caratteristiche richiederebbe al data scientist di entrare e determinare i vari componenti e aspetti dei dati. Con questa tecnologia, la rete neurale determina questo da sola. Nessuna delle caratteristiche è pre-addestrata; invece, vengono apprese dalla rete quando si addestra sul set di immagini fornito. Questa caratteristica di estrazione automatica delle caratteristiche rende i modelli di deep learning altamente efficaci per la classificazione degli oggetti e altre applicazioni di visione artificiale. **Reti neurali ricorrenti (RNN)** Le reti neurali ricorrenti (RNN) utilizzano dati sequenziali o dati di serie temporali. Questi algoritmi di deep learning sono comunemente usati per problemi ordinali o temporali. Sono principalmente sfruttati utilizzando dati di serie temporali per fare previsioni su eventi futuri, come le previsioni di vendita. ### Quali sono le caratteristiche comuni del software di reti neurali artificiali? Le caratteristiche principali all'interno del software di reti neurali artificiali aiutano gli utenti a migliorare le loro applicazioni, permettendo loro di trasformare i loro dati e ricavare informazioni in modi seguenti: **Dati:** La connessione a fonti di dati di terze parti è la chiave del successo di un'applicazione di machine learning. Per funzionare e apprendere correttamente, l'algoritmo deve essere alimentato con grandi quantità di dati. Una volta che l'algoritmo ha digerito questi dati e appreso le risposte corrette alle domande tipicamente poste, può fornire agli utenti un set di risposte sempre più accurato. Spesso, le applicazioni di deep learning offrono agli sviluppatori set di dati di esempio per costruire le loro applicazioni e addestrare i loro algoritmi. Questi set di dati predefiniti sono cruciali per sviluppare applicazioni ben addestrate perché l'algoritmo deve vedere una grande quantità di dati prima di essere pronto a prendere decisioni corrette e fornire risposte corrette. Inoltre, alcune soluzioni includeranno capacità di arricchimento dei dati, come l'annotazione, la categorizzazione e l'arricchimento dei set di dati. **Algoritmi:** La caratteristica più cruciale di qualsiasi offerta di machine learning, deep learning o altro, è l'algoritmo. È la base su cui si basa tutto il resto. Le soluzioni forniscono algoritmi predefiniti o consentono agli sviluppatori di costruire i propri nell'applicazione. ### Quali sono i vantaggi del software di reti neurali artificiali? Il software di reti neurali artificiali è utile in molti contesti e settori diversi. Ad esempio, le applicazioni alimentate dall'AI utilizzano tipicamente algoritmi di deep learning nel backend per fornire agli utenti finali risposte alle domande. **Sviluppo delle applicazioni:** Il software di reti neurali artificiali guida lo sviluppo di applicazioni AI che semplificano i processi, identificano i rischi e migliorano l'efficacia. **Efficienza:** Le applicazioni alimentate dal deep learning migliorano costantemente grazie al riconoscimento del loro valore e alla necessità di rimanere competitive nei settori in cui vengono utilizzate. Aumentano anche l'efficienza dei compiti ripetibili. Un esempio principale di questo può essere visto nell'eDiscovery, dove il deep learning ha creato enormi progressi nell'efficienza con cui vengono esaminati i documenti legali e vengono identificati quelli rilevanti. **Riduzione del rischio:** La riduzione del rischio è uno dei casi d'uso più significativi nei servizi finanziari per le applicazioni di machine learning. Le applicazioni AI alimentate dal deep learning identificano potenziali rischi e li segnalano automaticamente in base ai dati storici di comportamenti rischiosi passati. Questo elimina la necessità di identificazione manuale dei rischi, che è soggetta a errori umani. La riduzione del rischio guidata dal deep learning è utile nei settori assicurativo, finanziario e regolamentare, tra gli altri. ### Chi utilizza il software di reti neurali artificiali? Il software AI ha applicazioni in quasi tutti i settori. Alcuni settori che beneficiano delle applicazioni di deep learning includono i servizi finanziari, la cybersecurity, il reclutamento, il servizio clienti, l'energia e la regolamentazione. **Marketing:** Le applicazioni di marketing alimentate dal deep learning aiutano i marketer a identificare le tendenze dei contenuti, a modellare la strategia dei contenuti e a personalizzare i contenuti di marketing. Gli algoritmi specifici per il marketing segmentano le basi dei clienti, prevedono il comportamento dei clienti in base al comportamento passato e alle demografie dei clienti, identificano i potenziali clienti ad alto potenziale e altro ancora. **Finanza:** Le istituzioni di servizi finanziari stanno aumentando l'uso delle applicazioni alimentate dal machine learning per rimanere competitive con altre nel settore che fanno lo stesso. Attraverso applicazioni di automazione dei processi robotici (RPA), che sono tipicamente alimentate da algoritmi di machine learning, le aziende di servizi finanziari stanno migliorando l'efficienza e l'efficacia dei dipartimenti, inclusi il rilevamento delle frodi, l'antiriciclaggio e altro ancora. Tuttavia, i dipartimenti in cui queste applicazioni sono più efficaci sono quelli in cui c'è una grande quantità di dati da gestire e molti compiti ripetibili che richiedono poco pensiero creativo. Alcuni esempi possono includere il setacciare migliaia di richieste di risarcimento assicurativo e identificare quelle con un alto potenziale di essere fraudolente. Il processo è simile, e l'algoritmo di machine learning può digerire i dati per raggiungere l'output desiderato molto più rapidamente. **Cybersecurity:** Gli algoritmi di deep learning vengono impiegati nelle applicazioni di sicurezza per identificare meglio le minacce e gestirle automaticamente. La natura adattiva di alcuni algoritmi specifici per la sicurezza consente alle applicazioni di affrontare più facilmente le minacce in evoluzione. ### Quali sono le alternative al software di reti neurali artificiali? Le alternative al software di reti neurali artificiali che possono sostituirlo parzialmente o completamente includono: [Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp): Le aziende focalizzate su casi d'uso basati sul linguaggio (ad esempio, esaminare grandi quantità di dati di recensioni per comprendere meglio il sentimento dei recensori) possono anche rivolgersi a soluzioni NLP, come il software di comprensione del linguaggio naturale, per soluzioni specificamente orientate a questo tipo di dati. I casi d'uso includono trovare informazioni e relazioni nel testo, identificare la lingua del testo ed estrarre frasi chiave da un testo. [Software di riconoscimento delle immagini](https://www.g2.com/categories/image-recognition): Per la visione artificiale o il riconoscimento delle immagini, le aziende possono adottare software di riconoscimento delle immagini. Questi strumenti possono migliorare le loro applicazioni con funzionalità come il rilevamento delle immagini, il riconoscimento facciale, la ricerca di immagini e altro ancora. #### Software correlato al software di reti neurali artificiali Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di reti neurali artificiali includono: [Software di chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots) **:** Le aziende che cercano una soluzione AI conversazionale pronta all'uso possono sfruttare i chatbot. Gli strumenti specificamente orientati alla creazione di chatbot aiutano le aziende a utilizzare i chatbot pronti all'uso, con poca o nessuna esperienza di sviluppo o codifica necessaria. [Software di piattaforme bot](https://www.g2.com/categories/bot-platforms) **:** Le aziende che desiderano costruire il proprio chatbot possono beneficiare delle piattaforme bot, che sono strumenti utilizzati per costruire e distribuire chatbot interattivi. Queste piattaforme forniscono strumenti di sviluppo come framework e set di strumenti API per la creazione di bot personalizzabili. ### Sfide con il software di reti neurali artificiali Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide. **Resistenza all'automazione:** Uno dei maggiori problemi potenziali con le applicazioni alimentate dalle ANN risiede nella rimozione degli esseri umani dai processi. Questo è particolarmente problematico quando si osservano tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Rimuovendo completamente gli esseri umani dal ciclo di sviluppo del prodotto, le macchine sono dotate del potere di decidere in situazioni di vita o di morte. **Qualità dei dati:** Con qualsiasi implementazione di AI, la qualità dei dati è fondamentale. Pertanto, le aziende devono sviluppare una strategia attorno alla preparazione dei dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati, campi mancanti o dati non corrispondenti. Un'implementazione senza questo passaggio cruciale può portare a output errati e previsioni discutibili. **Sicurezza dei dati:** Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti corretti vedano i dati corretti. Devono anche avere opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma. ### Quali aziende dovrebbero acquistare software di machine learning? Il riconoscimento dei modelli può aiutare le aziende in vari settori. Previsioni efficaci ed efficienti possono aiutare queste aziende a prendere decisioni informate dai dati, come la determinazione dinamica dei prezzi basata su una serie di punti dati. **Retail:** Un sito di e-commerce può sfruttare un'API di deep learning per creare esperienze ricche e personalizzate per ogni utente. **Finanza:** Una banca può utilizzare questo software per migliorare le sue capacità di sicurezza identificando potenziali problemi, come le frodi, in anticipo. **Intrattenimento:** Le organizzazioni mediatiche sono in grado di sfruttare algoritmi di raccomandazione per servire i loro clienti con contenuti pertinenti e correlati. Con questo miglioramento, le aziende possono continuare a catturare l'attenzione dei loro spettatori. ### Come acquistare software di reti neurali artificiali #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di reti neurali artificiali Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare il suo primo software di reti neurali artificiali, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di machine learning per loro. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a creare un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le caratteristiche necessarie che quelle desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premise e altro ancora. A seconda della portata dell'implementazione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di machine learning. #### Confrontare i prodotti di software di reti neurali artificiali **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che le dimostrazioni sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è consigliabile restringere la lista dei fornitori e creare una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le caratteristiche e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre dimostrazioni** Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione del software di machine learning **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione, è cruciale. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con il giusto interesse, competenze e tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, oltre a un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che svolgono più compiti e assumono più responsabilità. **Negoziazione** I prezzi sulla pagina dei prezzi di un'azienda non sono sempre fissi (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Quanto costa il software di reti neurali artificiali? Il software di reti neurali artificiali è generalmente disponibile in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime solitamente mancano di funzionalità e possono avere limiti di utilizzo. I fornitori possono avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo può includere un certo grado di supporto, sia illimitato che limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se implementati nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a ricavare informazioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'investimento (ROI) Le aziende decidono di implementare il software di deep learning per ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite dall'acquisto del software, è fondamentale comprendere i costi associati. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra pre e post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Tendenze del software di reti neurali artificiali **Automazione** L'adozione del deep learning è legata a una tendenza più ampia intorno all'automazione. L'RPA sta guidando un interesse crescente nello spazio del deep learning perché il machine learning abilita l'RPA. L'RPA sta guadagnando popolarità in diversi settori, essendo particolarmente utile in settori pesanti sull'inserimento dati, come i servizi finanziari, grazie alla sua capacità di elaborare dati e aumentare l'efficienza. **Umano vs. macchina** Con l'adozione del deep learning e l'automazione dei compiti ripetitivi, le aziende possono impiegare la loro forza lavoro umana in progetti più creativi. Ad esempio, se un algoritmo visualizza automaticamente annunci personalizzati, il team di marketing umano può lavorare alla produzione di materiale creativo.