# Migliori Software di Reti Neurali Artificiali - Pagina 2 *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:** 91 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 500+ Recensioni autentiche - 91+ 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. [Swift Brain](https://www.g2.com/it/products/swift-brain/reviews) Swift Brain è una libreria di reti neurali / apprendimento automatico scritta in Swift per algoritmi di intelligenza artificiale in Swift per lo sviluppo di iOS e OS X. Include algoritmi focalizzati sul teorema di Bayes, reti neurali, SVM, matrici, ecc. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.1/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.1/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Swift Brain](https://www.g2.com/it/sellers/swift-brain) - **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:** 60% Piccola impresa, 20% Enterprise ### 2. [Automaton AI](https://www.g2.com/it/products/automaton-ai/reviews) Automaton AI è un'azienda di software AI che fornisce piattaforme per scienziati di visione artificiale e ML per curare rapidamente e sperimentare con i loro dataset al fine di costruire modelli ML e DL con prestazioni superiori. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **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:** [Automaton AI](https://www.g2.com/it/sellers/automaton-ai) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Pune, IN - **Twitter:** @automatonai (16 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/automaton-ai-infosystem-pvt-ltd (50 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 36% Piccola impresa ### 3. [Caffe Python](https://www.g2.com/it/products/caffe-python/reviews) Jetware è uno strumento di automazione per configurare e gestire applicazioni server, come database, server web, server di applicazioni, applicazioni web popolari come Wordpress, Drupal, Redmine e Confluence, o applicazioni create da te. Jetware include un gestore di ambienti runtime, una collezione di applicazioni software e un costruttore di ambienti runtime (servizio online e un'utilità da riga di comando). I servizi online e le collezioni di pacchetti sono forniti gratuitamente. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (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:** - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 33% Mid-Market ### 4. [Darknet](https://www.g2.com/it/products/darknet/reviews) Darknet è un framework di rete neurale open source scritto in C e CUDA che supporta il calcolo su CPU e GPU. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Darknet](https://www.g2.com/it/sellers/darknet) - **Sede centrale:** Vancouver, Canada - **Twitter:** @pjreddie (14,794 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:** 100% Piccola impresa, 33% Enterprise ### 5. [Fido](https://www.g2.com/it/products/fido/reviews) Fido è una libreria di machine learning in C++ leggera, open-source e altamente modulare, mirata all'elettronica embedded e alla robotica. Include implementazioni di reti neurali addestrabili, metodi di apprendimento per rinforzo, algoritmi genetici e un simulatore robotico completo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 10.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [The Fido Project](https://www.g2.com/it/sellers/the-fido-project) - **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:** 40% Enterprise, 20% Mid-Market ### 6. [MLKit](https://www.g2.com/it/products/mlkit/reviews) MLKit è un framework di machine learning scritto in Swift che include algoritmi di apprendimento automatico che trattano il tema della regressione per fornire agli sviluppatori un toolkit per creare prodotti che possono apprendere dai dati. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MLKit](https://www.g2.com/it/sellers/mlkit) - **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:** 46% Piccola impresa, 31% Mid-Market ### 7. [BrainCore](https://www.g2.com/it/products/braincore/reviews) BrainCore è un framework di rete neurale scritto in Swift che utilizza Metal, il che lo rende veloce. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 10.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [BrainCore](https://www.g2.com/it/sellers/braincore) - **Sede centrale:** Hilton Head Island, SC - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market ### 8. [Neurolab](https://www.g2.com/it/products/neurolab/reviews) Neurolab è una libreria di reti neurali semplice e potente per Python che contiene reti neurali di base, algoritmi di addestramento e un framework flessibile per creare ed esplorare altri tipi di reti neurali. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Venditore:** [Neurolab](https://www.g2.com/it/sellers/neurolab) - **Sede centrale:** Asheville, NC - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 150% Piccola impresa ### 9. [Open Neural Network Exchange (ONNX)](https://www.g2.com/it/products/open-neural-network-exchange-onnx/reviews) ONNX è un formato aperto creato per rappresentare modelli di machine learning. ONNX definisce un insieme comune di operatori - i blocchi costitutivi dei modelli di machine learning e deep learning - e un formato di file comune per permettere agli sviluppatori di AI di utilizzare modelli con una varietà di framework, strumenti, runtime e compilatori. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [The Linux Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-linux-foundation) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @hyperledger (294 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10851358/ (92 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Enterprise ### 10. [RustNN](https://www.g2.com/it/products/rustnn/reviews) RustNN è una libreria di reti neurali feedforward che genera reti neurali artificiali multi-strato completamente connesse, addestrate tramite retropropagazione. **Average Rating:** 3.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.8/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [RustNN](https://www.g2.com/it/sellers/rustnn) - **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, 50% Piccola impresa ### 11. [SwiftLearner](https://www.g2.com/it/products/swiftlearner/reviews) SwiftLearner è una libreria di machine learning in Scala che è più facile da seguire rispetto alle librerie ottimizzate, ed è più facile da modificare utilizzando tipi Java semplici e avendo poche o nessuna dipendenza. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SwiftLearner](https://www.g2.com/it/sellers/swiftlearner) - **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:** 67% Mid-Market, 33% Enterprise ### 12. [Ultralytics](https://www.g2.com/it/products/ultralytics/reviews) Ultralytics è un attore di spicco nel campo dell'AI visiva, specializzato in soluzioni avanzate di visione artificiale attraverso i suoi innovativi modelli YOLO (You Only Look Once). Progettata per assistere gli utenti in vari settori, la tecnologia di Ultralytics consente il rilevamento in tempo reale degli oggetti e l'analisi delle immagini, rendendola uno strumento essenziale per le aziende che cercano di sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa e il processo decisionale. Rivolte a un pubblico diversificato che include professionisti nei settori della produzione, sanità, trasporti, agricoltura e vendita al dettaglio, le offerte di Ultralytics si rivolgono a organizzazioni che cercano di implementare soluzioni guidate dall'AI. La versatilità dei modelli YOLO consente agli utenti di affrontare una vasta gamma di casi d'uso, dall'automazione del controllo qualità nella produzione al miglioramento dei risultati dei pazienti in ambito sanitario. Fornendo strumenti AI accessibili ed efficienti, Ultralytics consente alle aziende di sfruttare la potenza della visione artificiale, guidando in ultima analisi l'innovazione e la crescita. Le caratteristiche principali della tecnologia di Ultralytics includono la sua straordinaria velocità e precisione nell'elaborazione delle immagini, che consente l'analisi di 1,6 miliardi di immagini al giorno. Questa capacità è completata dalla possibilità di addestrare 5 milioni di modelli al giorno, garantendo che gli utenti abbiano accesso agli strumenti AI più aggiornati ed efficaci. I modelli YOLO sono progettati per essere facili da usare, consentendo agli utenti con diversi livelli di competenza tecnica di implementare e beneficiare della tecnologia senza bisogno di formazione o risorse estese. I punti di forza unici di Ultralytics risiedono nel suo impegno per l'accessibilità e l'efficienza dell'AI. Fornendo soluzioni open-source con un ampio supporto della comunità, l'azienda promuove la collaborazione e l'innovazione nel campo dell'AI. L'impressionante track record di oltre 110.000 stelle su GitHub e più di 100 milioni di download evidenzia l'adozione diffusa e la fiducia nei modelli di Ultralytics. Man mano che i settori continuano a evolversi e ad abbracciare la trasformazione digitale, Ultralytics rimane in prima linea, offrendo soluzioni all'avanguardia che soddisfano le esigenze di un panorama tecnologico in rapida evoluzione. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 9.2/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Ultralytics](https://www.g2.com/it/sellers/ultralytics) - **Sito web dell'azienda:** https://ultralytics.com - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** 5001 Judicial Way Frederick, MD 21703, USA - **Twitter:** @ultralytics (8,234 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ultralytics (37 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Deployment Ease (2 reviews) - Ease of Use (2 reviews) - Efficiency (2 reviews) - AI Technology (1 reviews) - Automation (1 reviews) **Cons:** - Poor Documentation (2 reviews) - AI Limitations (1 reviews) - Confusing Documentation (1 reviews) - Deployment Issues (1 reviews) - Insufficient Learning Resources (1 reviews) ### 13. [AForge.NET](https://www.g2.com/it/products/aforge-net/reviews) AForge.MachineLearning è uno spazio dei nomi che contiene interfacce e classi per diversi algoritmi di apprendimento automatico. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 7.5/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Accord.NET](https://www.g2.com/it/sellers/accord-net) - **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% Enterprise, 50% Mid-Market ### 14. [BrainChip](https://www.g2.com/it/products/brainchip/reviews) RIVOLUZIONARE L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE AL MARGINE **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [BrainChip](https://www.g2.com/it/sellers/brainchip) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Laguna Hills, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/brainchip-holdings-limited/ (66 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** ASX: BRN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 15. [DeepCube](https://www.g2.com/it/products/deepcube-deepcube/reviews) Nano Dimension (Nasdaq: NNDM) è un fornitore di macchine intelligenti per la fabbricazione di Elettronica Prodotte Additivamente (AME). Sottoassiemi elettronici ed elettromeccanici ad alta fedeltà sono elementi integrali per droni intelligenti autonomi, automobili, satelliti, smartphone e dispositivi medici in vivo. Essi richiedono uno sviluppo iterativo, la sicurezza della proprietà intellettuale, un rapido time-to-market e miglioramenti delle prestazioni dei dispositivi, richiedendo quindi l'AME per la prototipazione rapida e la produzione interna. Le macchine di Nano Dimension soddisfano le esigenze trasversali del settore depositando simultaneamente materiali conduttivi e dielettrici proprietari, integrando contemporaneamente condensatori, antenne, bobine, trasformatori e componenti elettromeccanici in situ, per funzionare a prestazioni senza precedenti. Nano Dimension colma il divario tra PCB e circuiti integrati a semiconduttore. Una rivoluzione con un clic: dal CAD a un dispositivo AME funzionale ad alte prestazioni in poche ore, esclusivamente al costo dei materiali di consumo. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [DeepCube](https://www.g2.com/it/sellers/deepcube) - **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:** 100% Piccola impresa, 100% Enterprise ### 16. [Deep Java Library (DJL)](https://www.g2.com/it/products/deep-java-library-djl/reviews) Deep Java Library è un framework Java open-source, di alto livello e indipendente dal motore, per l'apprendimento profondo. Progettato per fornire un'esperienza di sviluppo Java nativa, DJL consente agli sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento profondo utilizzando strumenti e IDE Java familiari. La sua API intuitiva astrae le complessità dell'apprendimento profondo, permettendo un'integrazione senza soluzione di continuità nelle applicazioni Java senza richiedere una vasta esperienza in machine learning. DJL supporta diversi motori di apprendimento profondo, tra cui Apache MXNet, PyTorch e TensorFlow, offrendo flessibilità e adattabilità a vari requisiti di progetto. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Indipendente dal Motore: Gli sviluppatori possono scrivere codice una volta e eseguirlo su diversi motori di apprendimento profondo senza modifiche, facilitando la flessibilità e la protezione futura delle applicazioni. - API Java Nativa: DJL offre API intuitive che si allineano ai concetti nativi di Java, semplificando il processo di sviluppo per i programmatori Java. - Model Zoo: Accedi a un repository di modelli pre-addestrati, consentendo una rapida integrazione delle capacità AI all'avanguardia nelle applicazioni Java. - Facilità di Distribuzione: DJL semplifica la distribuzione dei modelli di apprendimento profondo, permettendo agli sviluppatori di portare i propri modelli o utilizzare quelli esistenti dal Model Zoo, facilitando una rapida distribuzione in ambienti di produzione. - Ottimizzazione Hardware: La libreria seleziona automaticamente tra CPU e GPU in base all'hardware disponibile, garantendo prestazioni ottimali senza configurazione manuale. Valore Primario e Problema Risolto: DJL affronta il divario negli strumenti di apprendimento profondo per gli sviluppatori Java fornendo un framework completo e facile da usare che si integra perfettamente con le applicazioni Java esistenti. Elimina la necessità per gli sviluppatori di passare ad altri linguaggi di programmazione per implementare soluzioni di apprendimento profondo, riducendo così il tempo e la complessità dello sviluppo. Supportando diversi motori di apprendimento profondo e offrendo un ricco set di modelli pre-addestrati, DJL consente agli sviluppatori Java di incorporare in modo efficiente capacità AI avanzate nelle loro applicazioni. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (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 (2,225,864 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Enterprise ### 17. [Exafunction](https://www.g2.com/it/products/exafunction/reviews) Exafunction ottimizza il tuo carico di lavoro di inferenza del deep learning, offrendo fino a un miglioramento di 10 volte nell'utilizzo delle risorse e nei costi. Concentrati sulla costruzione della tua applicazione di deep learning, non sulla gestione dei cluster e sulla messa a punto delle prestazioni. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 10.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Exafunction](https://www.g2.com/it/sellers/exafunction) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Mountain View, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/80796312 (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 18. [Horovod](https://www.g2.com/it/products/horovod/reviews) Horovod è un framework di addestramento distribuito per l'apprendimento profondo per TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet. Horovod è stato originariamente sviluppato da Uber per rendere l'apprendimento profondo distribuito veloce e facile da usare, riducendo il tempo di addestramento del modello da giorni e settimane a ore e minuti. Con Horovod, uno script di addestramento esistente può essere scalato per funzionare su centinaia di GPU con solo poche righe di codice Python. Horovod può essere installato in sede o eseguito immediatamente su piattaforme cloud, inclusi AWS, Azure e Databricks. Horovod può inoltre essere eseguito sopra Apache Spark, rendendo possibile unificare l'elaborazione dei dati e l'addestramento del modello in un'unica pipeline. Una volta configurato Horovod, la stessa infrastruttura può essere utilizzata per addestrare modelli con qualsiasi framework, rendendo facile passare tra TensorFlow, PyTorch, MXNet e futuri framework man mano che gli stack tecnologici di machine learning continuano a evolversi. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 5.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [The Linux Foundation](https://www.g2.com/it/sellers/the-linux-foundation) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @hyperledger (294 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10851358/ (92 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 19. [MindsDB](https://www.g2.com/it/products/mindsdb/reviews) MindsDB è una soluzione di dati AI che consente a esseri umani, AI, agenti e applicazioni di interrogare i dati in linguaggio naturale e SQL, ottenendo risposte altamente accurate da fonti e tipi di dati disparati. MindsDB si connette a diverse fonti di dati e applicazioni, unificando dati strutturati e non strutturati su scala petabyte. Alimentato da un motore cognitivo unico nel settore che può operare ovunque (on-prem, VPC, serverless), potenzia sia gli esseri umani che l'AI con capacità decisionali altamente informate. MindsDB ha due soluzioni AI, Minds Enterprise e MindsDB Open Source. I nostri Pilastri di Valore: - Connettersi a una vasta gamma di fonti di dati e applicazioni utilizzando un'interfaccia e un linguaggio unici grazie al motore di query federato. - La Knowledge Base di MindsDB unifica e dà senso ai dati strutturati e non strutturati. - La "Cognizione" di Minds comprende, pianifica, trova e recupera i migliori dati per rispondere alle domande offrendo piena trasparenza dei loro pensieri e delle azioni degli utenti a IT/operatori. Rendere i Dati Aziendali Intelligenti e Reattivi per l'AI. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 5.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MindsDB](https://www.g2.com/it/sellers/mindsdb) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Berkeley, US - **Twitter:** @MindsDB (77,842 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mindsdb/ (47 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Coding Ease (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Machine Learning (1 reviews) - Powerful (1 reviews) - Predictive Modeling (1 reviews) **Cons:** - Learning Curve (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) - Required Knowledge (1 reviews) ### 20. [Mipsology](https://www.g2.com/it/products/mipsology/reviews) Zebra di Mipsology è il motore di calcolo ideale per l'inferenza delle reti neurali nel Deep Learning. Zebra sostituisce o integra senza problemi CPU/GPU, permettendo a qualsiasi rete neurale di calcolare più velocemente, con un consumo energetico inferiore e a un costo minore. Zebra si implementa rapidamente, senza problemi e senza dolore, senza necessità di conoscenze sulla tecnologia hardware sottostante, uso di strumenti di compilazione specifici o modifiche alla rete neurale, all'addestramento, al framework e all'applicazione. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 8.3/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [AMD](https://www.g2.com/it/sellers/amd) - **Anno di Fondazione:** 1969 - **Sede centrale:** Santa Clara, California - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amd/ (62,932 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMD **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 21. [OmniML](https://www.g2.com/it/products/omniml/reviews) OmniML è un'azienda di intelligenza artificiale (AI) che mira a potenziare l'AI ovunque senza sforzo. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 6.7/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [OmniML](https://www.g2.com/it/sellers/omniml) - **Sede centrale:** San Jose, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/77138596 (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 22. [Strong Compute](https://www.g2.com/it/products/strong-compute/reviews) Approvvigionamento facile e fulmineo, comando e controllo per il calcolo AI. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Venditore:** [Strong Compute](https://www.g2.com/it/sellers/strong-compute) - **Sede centrale:** Sydney, AU - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/strongcompute (13 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 23. [Zama](https://www.g2.com/it/products/zama/reviews) Costruisci applicazioni con la crittografia omomorfica completamente (FHE). Zama è un'azienda di crittografia open source che sviluppa soluzioni FHE all'avanguardia per blockchain e AI. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.0/10 (Category avg: 8.1/10) - **Qualità del supporto:** 5.0/10 (Category avg: 8.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Zama](https://www.g2.com/it/sellers/zama) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Paris, FR - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/zama-ai (158 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 24. [Accord.NET Framework](https://www.g2.com/it/products/accord-net-framework/reviews) Accord.NET Framework è un framework di machine learning per .NET combinato con librerie di elaborazione audio e immagini completamente scritto in C#. È un framework per costruire applicazioni di visione artificiale, audizione artificiale, elaborazione del segnale e statistiche di livello produttivo, anche per uso commerciale. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Venditore:** [Accord.NET](https://www.g2.com/it/sellers/accord-net) - **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:** 100% Piccola impresa ### 25. [Aimotive](https://www.g2.com/it/products/aimotive/reviews) aiMotive è un'azienda leader nel settore della tecnologia automobilistica, specializzata in soluzioni di guida automatizzata. Il loro portafoglio di prodotti integrati include aiData, aiSim e aiWare, progettati per consentire agli OEM di sviluppare e implementare funzionalità di guida automatizzata scalabili in modo efficiente. Combinando strumenti avanzati di gestione dei dati con soluzioni integrate, aiMotive aiuta a ridurre i costi di sviluppo e ad accelerare il time-to-market per i player del settore automobilistico. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - aiData: Una pipeline di dati completa che automatizza la raccolta, l'annotazione e la generazione di dati di addestramento sintetici, garantendo dataset di alta qualità per lo sviluppo di soluzioni di guida automatizzata sicure. - aiSim: Una suite di validazione virtuale che offre simulazioni scalabili e ad alta fedeltà di sensori e ambienti per test in tempo reale, facilitando la validazione di sistemi di guida automatizzata complessi dal concetto alla produzione. - aiWare: Un'unità di elaborazione neurale (NPU) IP core ad alte prestazioni che offre fino al 98% di efficienza per una vasta gamma di reti neurali automobilistiche, progettata per un'inferenza AI a bassa latenza ed efficiente dal punto di vista energetico nelle applicazioni automobilistiche. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Le soluzioni di aiMotive affrontano le sfide critiche nello sviluppo della guida automatizzata fornendo una catena di strumenti end-to-end che migliora le capacità di elaborazione dei dati, simulazione e inferenza AI. Questo approccio olistico consente ai produttori automobilistici di colmare le lacune tecnologiche, ridurre i costi di sviluppo e accelerare l'implementazione di sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e funzionalità di guida autonoma, contribuendo in ultima analisi a veicoli più sicuri ed efficienti su strada. **Seller Details:** - **Venditore:** [Aimotive](https://www.g2.com/it/sellers/aimotive) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Budapest, HU - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aimotive (312 dipendenti su LinkedIn®) ## 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.