# Migliori Software di Reti Neurali Artificiali per piccole imprese *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* I prodotti classificati nella categoria generale Rete Neurale Artificiale sono simili sotto molti aspetti e aiutano le aziende di tutte le dimensioni a risolvere i loro problemi aziendali. Tuttavia, le caratteristiche, i prezzi, l'installazione e la configurazione per le piccole imprese differiscono da quelle di altre dimensioni aziendali, motivo per cui abbiniamo gli acquirenti al giusto Small Business Rete Neurale Artificiale per soddisfare le loro esigenze. Confronta le valutazioni dei prodotti basate sulle recensioni degli utenti aziendali o connettiti con uno dei consulenti di acquisto di G2 per trovare le soluzioni giuste nella categoria Small Business Rete Neurale Artificiale. Oltre a qualificarsi per l'inclusione nella categoria Software di Reti Neurali Artificiali, per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Small Business Software di Reti Neurali Artificiali, un prodotto deve avere almeno 10 recensioni lasciate da un revisore di una piccola impresa. ## How Many Software di Reti Neurali Artificiali Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 92 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.27/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 10 - **Buyer Segments**: Mercato Medio 53% │ Piccola Impresa 32% │ Impresa 16% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: AWS Deep Learning AMIs (+0.64%) - Among all products in this category, AWS Deep Learning AMIs recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 19, 2026* ## How Does G2 Rank Software di Reti Neurali Artificiali Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 500+ Recensioni autentiche - 92+ 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. ## What Are the Top-Rated Software di Reti Neurali Artificiali Products in 2026? ### 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 **How Do G2 Users Rate AIToolbox?** - **Facilità d'uso:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind AIToolbox?** - **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®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 54% Piccola impresa, 40% Mid-Market #### What Are AIToolbox's Pros and 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 **How Do G2 Users Rate Keras?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.8/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind Keras?** - **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/ (24 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 32% Mid-Market ### 3. [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 **How Do G2 Users Rate Caffe?** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind Caffe?** - **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 (794 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 63% Piccola impresa, 19% Enterprise ### 4. [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 **How Do G2 Users Rate TFLearn?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.9/10 (Category avg: 8.0/10) **Who Is the Company Behind TFLearn?** - **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®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 55% Piccola impresa, 30% Enterprise ## What Is Software di Reti Neurali Artificiali? [Software di apprendimento profondo](https://www.g2.com/it/categories/deep-learning) --- ## How Do You Choose the Right Software di Reti Neurali Artificiali? ### 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.