Risorse Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Articoli, Termini del glossario, Discussioni, e Rapporti per espandere la tua conoscenza su Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Le pagine delle risorse sono progettate per offrirti una sezione trasversale delle informazioni che abbiamo su categorie specifiche. Troverai articoli dai nostri esperti, definizioni delle funzionalità, discussioni da utenti come te, e rapporti dai dati del settore.
Articoli Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Modelli Seq2Seq: Come Funzionano e Perché Sono Importanti nell'IA
Immagina di tradurre senza sforzo un intero libro da una lingua all'altra o di condensare pagine di testo denso in poche frasi chiare – tutto con pochi clic.
da Chayanika Sen
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
As the prominence of AI grows, it is being commercialized at a lightning-fast speed.
da Shreya Mattoo
Che cos'è l'intelligenza artificiale (IA)? Tipi, definizione ed esempi
Ricordi Sophia, l'umanoide che è apparsa al late-night show con Jimmy Fallon?
da Amal Joby
Che cos'è l'Intelligenza Generale Artificiale (AGI)? Il futuro è qui
L'intelligenza artificiale generale (AGI) potrebbe essere la cosa migliore o peggiore che ci sia mai capitata.
da Amal Joby
Tendenze dell'IA 2023: IA più economica e facile da usare al salvataggio
Questo post fa parte della serie di tendenze digitali 2023 di G2. Leggi di più sulla prospettiva di G2 sulle tendenze della trasformazione digitale in un'introduzione di Emily Malis Greathouse, direttrice della ricerca di mercato, e ulteriori approfondimenti sulle tendenze identificate dagli analisti di G2.
da Matthew Miller
Barriere all'adozione dell'IA e dell'analisi nella catena di approvvigionamento
Recentemente ho partecipato alla Tableau Conference, dove ho soddisfatto la mia passione nerd per quattro giorni. Come autoproclamato evangelista della scienza dei dati, sono stato entusiasta di vedere l'aggiunta di autoML, generazione del linguaggio naturale e altre funzionalità avanzate di automazione a Tableau, una delle principali piattaforme mondiali di visualizzazione dei dati e business intelligence.
da Anthony Orso
L'importanza della qualità dei dati e la commoditizzazione degli algoritmi
Algoritmi. Algoritmico. Apprendimento automatico. Apprendimento profondo. Se stai leggendo questo articolo, è probabile che tu abbia incontrato questi termini in qualche momento. Probabilmente un algoritmo ti ha consigliato questo articolo. Il termine ombrello per tutto quanto sopra è intelligenza artificiale (AI), che prende dati di diversi tipi e ti fornisce previsioni o risposte basate su di essi. È probabile che tu abbia beneficiato di questa tecnologia in qualche modo, sia in un'applicazione di mappe, nella ricerca di immagini dal tuo rivenditore preferito, o nel completamento automatico intelligente.
da Matthew Miller
Come scegliere una piattaforma di Data Science e Machine Learning adatta alla tua azienda
Big data è lo spirito del tempo del 21° secolo. L'enorme volume di dati disponibile per le aziende, le agenzie governative, le istituzioni educative e i consumatori è praticamente illimitato rispetto ai tempi in cui i computer erano delle dimensioni dei laboratori di informatica.
da Anthony Orso
Tendenze dei dati nel 2022
Questo post fa parte della serie di tendenze digitali 2022 di G2. Leggi di più sulla prospettiva di G2 sulle tendenze della trasformazione digitale in un'introduzione di Tom Pringle, VP, ricerca di mercato, e ulteriori approfondimenti sulle tendenze identificate dagli analisti di G2.
da Matthew Miller
Come Creare Algoritmi Che Si Spiegano Da Soli
Nel 2019, ho scritto le mie previsioni sui progressi che avremmo visto nell'IA nel 2020. In una di quelle previsioni, ho discusso il problema perenne della spiegabilità algoritmica, ovvero la capacità degli algoritmi di spiegarsi, e come questo verrà alla ribalta quest'anno. Risolvere questo problema è fondamentale per il successo aziendale, poiché il pubblico generale è sempre più a disagio con gli algoritmi black-box.
da Matthew Miller
Intelligenza Artificiale nella Sanità: Benefici, Miti e Limitazioni
L'intelligenza artificiale (AI) sta reinventando e rivitalizzando il sistema sanitario moderno trovando nuovi collegamenti tra i codici genetici o guidando robot che assistono con la chirurgia.
da Rachael Altman
Il Ruolo dell'Intelligenza Artificiale nella Contabilità
La contabilità è uno dei dipartimenti più importanti, ma anche più impegnativi e costosi in quasi tutte le aziende.
I contabili supervisionano tutte le operazioni finanziarie di un'azienda per aiutarla a funzionare senza intoppi ed efficientemente. Queste includono la preparazione e l'analisi dei bilanci (ad esempio, flusso di cassa, conto economico, stato patrimoniale), il pagamento delle tasse in tempo e la manutenzione del libro mastro generale (GL) delle aziende. Tutte queste attività richiedono un grande livello di interazione umana che richiede tempo e denaro; non importa quanto un dipendente possa essere attento, c'è sempre la possibilità di errore umano, che potrebbe ingigantirsi e portare a risultati finanziari devastanti in futuro.
da Nathan Calabrese
Aziende tecnologiche che colmano il divario tra IA e automazione
L'automazione e l'intelligenza artificiale (AI) sono strumenti importanti e interconnessi che aiutano le organizzazioni a semplificare i loro processi e ad aggiungere intelligenza ai loro flussi di lavoro. Permettono alle aziende di raggiungere obiettivi organizzativi automatizzando i processi aziendali, attraverso i quali possono aumentare l'efficienza e adattarsi a nuove procedure aziendali.
da Matthew Miller
Come il COVID-19 sta influenzando i professionisti dei dati
Il lavoro a distanza non è il futuro. È una realtà attuale, con quasi il 75% dei lavoratori statunitensi che lavorano a distanza almeno parte del tempo, secondo il Rapporto sullo Stato del Lavoro a Distanza 2019 di Owl Labs. I data scientist e altri professionisti dei dati non fanno eccezione alla regola e sono in grado di portare il loro lavoro a casa con loro se e quando si presenta la necessità o il desiderio. Tuttavia, un passaggio al lavoro a distanza non è così semplice come portare a casa un laptop di lavoro.
da Matthew Miller
La vera protezione dei dati richiede più della sola regolamentazione
Ti svelerò un (poco mantenuto) segreto: l'uso di analisi avanzate e altre capacità potenziate dall'IA che aiutano gli utenti a gestire e interrogare i dati non è nuovo. La pratica esiste da molto più tempo rispetto all'attuale bolla di clamore che circonda l'IA che si sta gonfiando.
da Tom Pringle
Qual è il futuro del Machine Learning? Abbiamo chiesto a 5 esperti
Dimentica quello che potresti aver sentito. Il machine learning non è un concetto nuovo o uno studio ai suoi inizi.
da Devin Pickell
Termini del glossario Piattaforme di Data Science e Machine Learning

L'operazionalizzazione del machine learning è un processo o una metodologia, non un particolare tipo di software. Applica strumenti e risorse per garantire che i progetti di machine learning siano eseguiti correttamente ed efficientemente, inclusi la governance dei dati, la gestione dei modelli e il deployment dei modelli.
da Matthew Miller
Discussioni Piattaforme di Data Science e Machine Learning
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Domanda su: IBM SPSS Modeler
Quali sono le caratteristiche di SPSS?
Quali sono le caratteristiche di SPSS?
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Ecco alcune delle caratteristiche principali di SPSS:
Gestione dei Dati:
Importazione Dati: SPSS consente agli utenti di importare dati da vari formati di file, inclusi Excel, CSV e database.
Pulizia Dati: Fornisce strumenti per la pulizia, manipolazione e trasformazione dei dati.
Statistiche Descrittive:
Misure di Tendenza Centrale: SPSS calcola media, mediana e moda per descrivere la tendenza centrale dei dati.
Misure di Dispersione: Calcola misure come intervallo, varianza e deviazione standard per descrivere la dispersione dei dati.
Statistiche Inferenziali:
Test T: SPSS esegue vari tipi di test t per confrontare le medie.
ANOVA: L'analisi della varianza è disponibile per confrontare le medie tra più gruppi.
Analisi di Regressione: SPSS supporta la regressione lineare e logistica per modellare le relazioni tra variabili.
Test Chi-Quadrato: Utilizzati per analizzare le relazioni tra variabili categoriche.
Grafici e Diagrammi:
Costruttore di Grafici: SPSS offre un'interfaccia visiva per creare una vasta gamma di grafici e diagrammi.
Istogrammi, Boxplot, Diagrammi di Dispersione: Questi sono tra i molti tipi di grafici che possono essere creati.
Analisi Avanzate:
Analisi Fattoriale: Utilizzata per identificare fattori sottostanti in un insieme di variabili osservate.
Analisi dei Cluster: Raggruppa i casi in cluster basati su somiglianze.
Analisi Discriminante: Determina quali variabili discriminano tra gruppi.
Output Personalizzabile:
SPSS consente agli utenti di personalizzare il formato dell'output, rendendo più facile presentare e condividere i risultati.
Programmazione Sintattica:
Gli utenti possono scrivere ed eseguire comandi sintattici per analisi più avanzate e personalizzate.
Visualizzazione dei Dati:
Visualizzazione Interattiva dei Dati: SPSS offre funzionalità per esplorare e visualizzare i dati in modo interattivo.
Analisi dei Sondaggi:
SPSS ha strumenti specificamente progettati per l'analisi dei dati dei sondaggi.
Integrazione con Altri Strumenti:
SPSS può integrarsi con altri software statistici e strumenti di analisi dei dati.
Automazione e Elaborazione in Batch:
Il software supporta l'automazione di compiti ripetitivi e l'elaborazione in batch per l'efficienza.
Analisi Geospaziale:
SPSS fornisce capacità per l'analisi geospaziale e la mappatura.
Alberi Decisionali Statistici:
Gli algoritmi degli alberi decisionali sono disponibili per la modellazione predittiva.
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Domanda su: MATLAB
In cosa è scritto Matlab?
In cosa è scritto Matlab?
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Matlab utilizza C e C++ per il backend.
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Domanda su: Anaconda Platform
Anaconda è buono per il machine learning?
Anaconda è buono per il machine learning?
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Sì, mi permette di controllare e cambiare la versione delle librerie di machine learning come TensorFlow e anche di creare diversi ambienti in base alle mie esigenze. Inoltre, ha diversi editor come Spyder, Jupyter e Microsoft Code, che sono tutti validi nel processo di machine learning.
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Rapporti Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2026
Rapporto G2: Momentum Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Summer 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Enterprise Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Small-Business Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Mid-Market Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2026
Rapporto G2: Grid® Report
Momentum Grid® Report for Data Science and Machine Learning Platforms
Spring 2026
Rapporto G2: Momentum Grid® Report


















