Migliori Software di Reti Neurali Artificiali

Che cos'è il software di reti neurali artificiali?

Quali sono le caratteristiche comuni del software di reti neurali artificiali?

Quali sono i vantaggi del software di reti neurali artificiali?

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): 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: 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: 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: 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.