# Migliori Piattaforme di Data Science e Machine Learning - Pagina 21 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le piattaforme di data science e machine learning (DSML) forniscono strumenti per costruire, distribuire e monitorare algoritmi di machine learning combinando dati con modelli intelligenti di decision-making per supportare soluzioni aziendali. Queste piattaforme possono offrire algoritmi predefiniti e flussi di lavoro visivi per utenti non tecnici o richiedere competenze di sviluppo più avanzate per la creazione di modelli complessi. ### Capacità Core del Software di Data Science e Machine Learning (DSML) Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Data Science e Machine Learning (DSML), un prodotto deve: - Presentare un modo per i sviluppatori di connettere i dati agli algoritmi affinché possano apprendere e adattarsi - Permettere agli utenti di creare algoritmi di machine learning e/o offrire algoritmi predefiniti per utenti principianti - Fornire una piattaforma per distribuire l'IA su larga scala ### Come il Software DSML Differisce da Altri Strumenti Le piattaforme DSML si differenziano dalle offerte tradizionali di platform-as-a-service (PaaS) fornendo funzionalità specifiche per il machine learning, come algoritmi predefiniti, flussi di lavoro per l'addestramento dei modelli e funzionalità automatizzate che riducono la necessità di un'ampia competenza in data science. ### Approfondimenti da G2 sul Software DSML Basato sulle tendenze di categoria su G2, il valore dello sviluppo di modelli semplificato, la facilità di distribuzione e le opzioni che supportano sia i praticanti non tecnici che quelli avanzati attraverso interfacce visive o flussi di lavoro basati su codice. ## Best Piattaforme di Data Science e Machine Learning At A Glance - **Leader:** [Vertex AI](https://www.g2.com/it/products/google-vertex-ai/reviews) - **Miglior performer:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/it/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Più facile da usare:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - **Più in voga:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/it/products/rapidcanvas/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### ThoughtSpot ThoughtSpot è l'azienda di Agentic Analytics Platform per le imprese. Con il linguaggio naturale e l'IA, ThoughtSpot consente a tutti in un'organizzazione di porre domande sui dati, ottenere risposte e agire. Progettato per i team di dati con codice e per gli utenti aziendali senza codice, ThoughtSpot è abbastanza intuitivo per chiunque, ma costruito per gestire grandi e complessi dati cloud su larga scala. Clienti come Coca-Cola, Hilton Worldwide e Capital One stanno sbloccando il pieno potenziale dei loro dati con ThoughtSpot. 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[Megaparse](https://www.g2.com/it/products/megaparse/reviews) Megaparse è una piattaforma di analisi dei dati completa progettata per potenziare le aziende con analisi avanzate e approfondimenti. Offre una suite di strumenti che facilitano la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni informate basate su dati in tempo reale. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Integrazione dei Dati: Si connette senza problemi con varie fonti di dati, inclusi database, servizi cloud e API, garantendo un repository di dati unificato. - Analisi Avanzata: Utilizza algoritmi di apprendimento automatico e modelli statistici per scoprire schemi, tendenze e correlazioni all'interno dei set di dati. - Dashboard Interattivi: Fornisce dashboard personalizzabili con visualizzazione dei dati in tempo reale, permettendo agli utenti di monitorare efficacemente gli indicatori chiave di prestazione. - Strumenti di Collaborazione: Facilita la collaborazione del team attraverso report condivisi, annotazioni e controlli di accesso basati sui ruoli. - Scalabilità: Progettato per gestire grandi volumi di dati, garantendo che le prestazioni rimangano ottimali man mano che i dati crescono. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Megaparse affronta la sfida di gestire e interpretare enormi quantità di dati offrendo una piattaforma intuitiva che semplifica i processi analitici complessi. Consente alle aziende di ottenere approfondimenti attuabili, migliorare l'efficienza operativa e guidare la crescita strategica. Fornendo analisi in tempo reale e strumenti collaborativi, Megaparse assicura che i team possano lavorare in modo coeso, prendere decisioni basate sui dati e rimanere avanti nei mercati competitivi. **Seller Details:** - **Venditore:** [Megaparse](https://www.g2.com/it/sellers/megaparse) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 2. [Megvii](https://www.g2.com/it/products/megvii/reviews) MEGVII è un'azienda di intelligenza artificiale di livello mondiale con competenze principali nell'apprendimento profondo. Fondata a Pechino nel 2011 da Yin Qi, Tang Wenbin e Yang Mu, tre laureati dell'Università di Tsinghua che hanno studiato sotto il vincitore del premio Turing, il computer scientist e teorico computazionale cinese Andrew Chi-Chih Yao. MEGVII è un pioniere nell'applicazione e commercializzazione della tecnologia AI e degli algoritmi di visione artificiale per casi d'uso dell'Internet delle Cose (IoT). La nostra missione è utilizzare la tecnologia AI innovativa per offrire valore ai clienti e per beneficiare la società nel suo complesso. **Seller Details:** - **Venditore:** [Megvii](https://www.g2.com/it/sellers/megvii) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** 海淀区, CN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/megvii (537 dipendenti su LinkedIn®) ### 3. [meinGPT](https://www.g2.com/it/products/meingpt/reviews) meinGPT è la tua piattaforma AI di fiducia, progettata per le PMI tedesche, garantendo la piena conformità al GDPR e una robusta sicurezza dei dati. Il nostro sistema intuitivo si integra perfettamente con il tuo ambiente IT esistente, permettendo al tuo team di lavorare in modo più intelligente e veloce sfruttando l'AI che raccoglie e comprende i tuoi dati. Con la meinGPT Academy, i tuoi dipendenti acquisiranno competenze pratiche sull'AI attraverso una formazione interattiva e personalizzata progettata specificamente per i loro ruoli. Questo rende l'adozione di nuove tecnologie semplice e vantaggiosa in tutta la tua organizzazione. Scegli meinGPT per proteggere i tuoi dati, migliorare la produttività e dare al tuo personale le competenze per prosperare in un mondo digitale. **Seller Details:** - **Venditore:** [meinGPT](https://www.g2.com/it/sellers/meingpt) - **Sede centrale:** Taufkirchen, DE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/meingpt/ (2 dipendenti su LinkedIn®) ### 4. [Memories.ai](https://www.g2.com/it/products/memories-ai/reviews) Piattaforma di "calcolo temporale" per video/visione **Seller Details:** - **Venditore:** [Memories](https://www.g2.com/it/sellers/memories) - **Anno di Fondazione:** 2025 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/memoriesai (16 dipendenti su LinkedIn®) ### 5. [Menza](https://www.g2.com/it/products/menza/reviews) Menza è una piattaforma avanzata di analisi dei dati che trasforma rapidamente i dati non strutturati in intuizioni aziendali attuabili. Sfruttando la tecnologia AI proprietaria, Menza consente agli utenti di generare intuizioni proattive e dashboard interattivi in pochi secondi, facilitando il processo decisionale strategico senza la necessità di una vasta competenza tecnica. Progettata per utenti sia tecnici che non tecnici, l'interfaccia intuitiva di Menza semplifica l'analisi dei dati, rendendola accessibile ed efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi Istantanea Guidata dall'AI: L'AI di Menza converte rapidamente i dati grezzi e non strutturati in intuizioni aziendali critiche, semplificando il processo di analisi dei dati. - Dashboard Interattivi: Gli utenti possono creare e personalizzare facilmente dashboard utilizzando la funzionalità drag-and-drop, consentendo un'esplorazione e condivisione semplice delle intuizioni tra i team. - Integrazioni Estese: Menza supporta oltre 650 fonti di dati, inclusi piattaforme come Shopify e Amazon, permettendo un'integrazione senza soluzione di continuità dei dati da vari canali. - Intuizioni Proattive: La piattaforma scansiona continuamente i dati per rilevare modelli, anomalie e opportunità, fornendo intuizioni tempestive direttamente alle caselle di posta o ai dashboard degli utenti. - Sicurezza Robusta: Menza impiega la crittografia AES-256 a livello bancario e offre opzioni di implementazione on-premise, garantendo la sicurezza dei dati e la conformità con standard come GDPR e HIPAA. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Menza consente alle aziende di prendere decisioni informate e basate sui dati in modo rapido e sicuro. Automatizzando il processo di analisi dei dati e fornendo intuizioni in tempo reale, Menza elimina la dipendenza da team di dati specializzati, riducendo i ritardi e migliorando l'efficienza operativa. Questa capacità è particolarmente vantaggiosa per i team di marketing che valutano l'efficacia delle campagne, i team di sviluppo prodotto che analizzano le tendenze dei consumatori e gli analisti finanziari che prevedono i movimenti del mercato. In definitiva, Menza consente alle organizzazioni di rimanere avanti alla concorrenza adattando le strategie basate su intuizioni affidabili e aggiornate. **Seller Details:** - **Venditore:** [Menza](https://www.g2.com/it/sellers/menza) - **Sede centrale:** London, GB - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/menzaai/ (4 dipendenti su LinkedIn®) ### 6. [Merlin Cloud](https://www.g2.com/it/products/merlin-cloud/reviews) Merlin Cloud è una piattaforma avanzata basata sull'intelligenza artificiale progettata per semplificare e migliorare le operazioni aziendali attraverso l'automazione intelligente e le intuizioni basate sui dati. Integrando algoritmi di apprendimento automatico all'avanguardia, consente alle organizzazioni di ottimizzare i flussi di lavoro, migliorare il processo decisionale e promuovere l'innovazione in vari settori. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Automazione Intelligente: Automatizza compiti ripetitivi, riducendo lo sforzo manuale e aumentando l'efficienza operativa. - Analisi dei Dati: Fornisce strumenti di analisi completi per interpretare set di dati complessi, facilitando decisioni strategiche informate. - Scalabilità: Si adatta a imprese di tutte le dimensioni, offrendo soluzioni flessibili che crescono con le esigenze organizzative. - Sicurezza: Implementa protocolli di sicurezza robusti per garantire l'integrità dei dati e la conformità agli standard del settore. - Interfaccia Intuitiva: Presenta un design intuitivo che semplifica la navigazione e migliora l'esperienza utente. Valore Primario e Soluzioni: Merlin Cloud affronta la sfida di gestire e interpretare grandi quantità di dati offrendo una piattaforma centralizzata che automatizza i processi e fornisce intuizioni attuabili. Questo consente alle aziende di prendere decisioni basate sui dati, ridurre i costi operativi e rimanere competitive in un mercato in rapida evoluzione. **Seller Details:** - **Venditore:** [Merlin Cloud](https://www.g2.com/it/sellers/merlin-cloud) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/merlincloud (6 dipendenti su LinkedIn®) ### 7. [Meta Explorer](https://www.g2.com/it/products/meta-explorer/reviews) Meta Explorer è una piattaforma di analisi avanzata progettata per fornire approfondimenti completi nel metaverso. Consente agli utenti di esplorare, analizzare e comprendere gli ambienti virtuali offrendo visualizzazione dei dati in tempo reale e strumenti di reportistica approfonditi. La piattaforma si rivolge a imprese, sviluppatori e appassionati che cercano di navigare e capitalizzare il paesaggio digitale in rapida evoluzione. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Visualizzazione dei Dati in Tempo Reale: Offre grafici e diagrammi dinamici che rappresentano le tendenze e le attività attuali all'interno di vari mondi virtuali. - Strumenti di Reportistica Approfonditi: Fornisce report dettagliati sull'engagement degli utenti, le prestazioni degli asset virtuali e le dinamiche di mercato. - Compatibilità Multipiattaforma: Supporta diverse piattaforme del metaverso, consentendo agli utenti di aggregare e confrontare i dati tra diversi ambienti virtuali. - Analisi del Comportamento degli Utenti: Traccia e analizza le interazioni degli utenti per identificare modelli e preferenze all'interno del metaverso. - Dashboard Personalizzabili: Consente agli utenti di personalizzare la loro interfaccia di analisi per concentrarsi sulle metriche più rilevanti per i loro obiettivi. Valore Primario e Problema Risolto: Meta Explorer affronta la sfida di navigare e comprendere il complesso e frammentato paesaggio del metaverso. Consolidando i dati da vari ambienti virtuali in una piattaforma unica e facile da usare, consente agli utenti di prendere decisioni informate, ottimizzare gli asset virtuali e identificare opportunità emergenti. Questo approfondimento completo è inestimabile per le aziende che mirano a stabilire una forte presenza nel metaverso e per gli sviluppatori che cercano di migliorare l'engagement degli utenti all'interno dei loro spazi virtuali. **Seller Details:** - **Venditore:** [Meta Explorer](https://www.g2.com/it/sellers/meta-explorer) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 8. [metaflow.org](https://www.g2.com/it/products/metaflow-org/reviews) Metaflow è una libreria Python open-source progettata per semplificare lo sviluppo, il deployment e la gestione di progetti di data science, machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) nel mondo reale. Sviluppata originariamente da Netflix, Metaflow affronta le complessità della costruzione e della scalabilità di applicazioni ad alta intensità di dati fornendo un framework unificato che si integra perfettamente con l'infrastruttura esistente. Consente ai data scientist e agli ingegneri ML di concentrarsi sui loro compiti principali senza essere gravati dalle sfide ingegneristiche sottostanti. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Modellazione: Supporta l'uso di qualsiasi libreria Python per modelli e logica aziendale, gestendo le dipendenze sia localmente che nel cloud. - Deployment: Consente il deployment dei workflow in produzione con un solo comando e facilita l'integrazione con altri sistemi tramite trigger di eventi. - Versionamento: Traccia e memorizza automaticamente le variabili all'interno del workflow, consentendo un facile tracciamento degli esperimenti e il debugging. - Orchestrazione: Permette la creazione di workflow robusti in semplice Python, con la possibilità di sviluppare e fare debug localmente prima di distribuire in produzione senza modifiche al codice. - Calcolo: Sfrutta le risorse cloud per eseguire funzioni su larga scala, utilizzando GPU, più core e grandi capacità di memoria secondo necessità. - Gestione dei Dati: Fornisce modelli per accedere ai dati da data warehouse e laghi, gestendo il flusso di dati all'interno dei workflow e versionando i dati durante il processo. Valore Primario e Problema Risolto: Metaflow affronta le sfide incontrate dai data scientist e dagli ingegneri ML nella costruzione e scalabilità di applicazioni ad alta intensità di dati. Offrendo un'API unificata che copre l'intero stack infrastrutturale—dal prototipo alla produzione—Metaflow semplifica il processo di sviluppo, riduce il sovraccarico operativo e garantisce la riproducibilità. Il suo design user-friendly permette ai professionisti di concentrarsi sullo sviluppo di modelli e sull'estrazione di insight, mentre Metaflow gestisce le complessità dell'infrastruttura, della scalabilità e del deployment. Questo approccio accelera il percorso dall'esperimento iniziale ad applicazioni affidabili e di livello produttivo, rendendolo uno strumento inestimabile per le organizzazioni che mirano a sfruttare appieno il potenziale delle loro iniziative di data science. **Seller Details:** - **Venditore:** [metaflow.org](https://www.g2.com/it/sellers/metaflow-org) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 9. [Metaspectral](https://www.g2.com/it/products/metaspectral/reviews) Metaspectral consente l'analisi in tempo reale di immagini ad altissima risoluzione **Seller Details:** - **Venditore:** [Metaspectral](https://www.g2.com/it/sellers/metaspectral) - **Sede centrale:** Vancouver, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/metaspectral/ (16 dipendenti su LinkedIn®) ### 10. [Meteron](https://www.g2.com/it/products/meteron/reviews) Meteron AI è una piattaforma completa progettata per semplificare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni potenziate dall'IA. Offre un set di strumenti tutto-in-uno che affronta le sfide chiave nello sviluppo di applicazioni IA, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di prodotti innovativi senza il peso della gestione delle complessità infrastrutturali. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Misurazione: Implementa meccanismi di fatturazione flessibili addebitando agli utenti per richiesta o per token, facilitando la monetizzazione efficace dei servizi IA. - Scalabilità Elastica: Utilizza un sistema robusto di accodamento e bilanciamento del carico che distribuisce le richieste tra i server, garantendo un utilizzo ottimale delle risorse e la capacità di scalare l'infrastruttura senza problemi. - Archiviazione Illimitata: Archivia automaticamente le risorse generate, come le immagini, nel cloud, prevenendo limitazioni di archiviazione e supportando i principali fornitori di cloud. - Compatibilità dei Modelli: Integra con vari modelli IA, inclusi Llama, Mistral, Stable Diffusion e DALL-E, fornendo flessibilità nella selezione dei modelli. - Prioritizzazione: Assegna livelli di priorità alle richieste degli utenti, garantendo che i compiti critici vengano elaborati per primi, migliorando l'esperienza utente e la gestione delle risorse. - Limiti Utente e Crediti: Imposta limiti di utilizzo giornalieri o mensili per utente e implementa un sistema di crediti per gestire e monetizzare l'accesso degli utenti in modo efficace. Valore Primario e Problema Risolto: Meteron AI semplifica le complessità associate alla distribuzione di applicazioni IA fornendo una piattaforma unificata che gestisce misurazione, scalabilità, archiviazione e prioritizzazione. Ciò consente agli sviluppatori di concentrarsi sull'innovazione del prodotto piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura. Offrendo strumenti per una monetizzazione efficace e un'ottimizzazione delle risorse, Meteron AI consente alle aziende di costruire soluzioni IA scalabili, efficienti e redditizie. **Seller Details:** - **Venditore:** [Meteron AI](https://www.g2.com/it/sellers/meteron-ai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 11. [MindRank AI](https://www.g2.com/it/products/mindrank-ai/reviews) MindRank AI è una piattaforma di intelligenza artificiale avanzata progettata per rivoluzionare il modo in cui le aziende analizzano e interpretano dati complessi. Sfruttando algoritmi di apprendimento automatico all'avanguardia, MindRank AI consente alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati con una precisione ed efficienza senza precedenti. La sua interfaccia intuitiva e i suoi strumenti analitici robusti si adattano a una vasta gamma di settori, permettendo agli utenti di scoprire schemi nascosti, prevedere tendenze e ottimizzare le operazioni senza soluzione di continuità. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Algoritmi Avanzati di Apprendimento Automatico: Utilizza modelli all'avanguardia per elaborare e analizzare grandi set di dati, fornendo approfondimenti e analisi predittive. - Interfaccia Intuitiva: Offre un cruscotto intuitivo che semplifica la visualizzazione e l'interpretazione dei dati, rendendolo accessibile agli utenti con diversi livelli di competenza tecnica. - Soluzioni Personalizzabili: Fornisce soluzioni analitiche su misura che possono essere adattate per soddisfare le esigenze specifiche di diversi settori e modelli di business. - Elaborazione Dati in Tempo Reale: Consente l'analisi dei dati in tempo reale, permettendo alle aziende di rispondere rapidamente alle tendenze emergenti e di prendere decisioni informate prontamente. - Scalabilità: Progettato per gestire dati di volumi variabili, garantendo prestazioni costanti man mano che le esigenze aziendali crescono. Valore Primario e Problema Risolto: MindRank AI affronta la sfida di estrarre approfondimenti significativi da set di dati vasti e complessi, un ostacolo comune per molte organizzazioni. Automatizzando il processo di analisi dei dati e fornendo intelligenza azionabile, riduce il tempo e le risorse necessarie per l'interpretazione dei dati. Questo consente alle aziende di prendere decisioni informate rapidamente, migliorare l'efficienza operativa e mantenere un vantaggio competitivo nei rispettivi mercati. **Seller Details:** - **Venditore:** [MindRank AI](https://www.g2.com/it/sellers/mindrank-ai) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Shanghai, CN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mindrank-ai (19 dipendenti su LinkedIn®) ### 12. [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 **Seller Details:** - **Venditore:** [MindsDB](https://www.g2.com/it/sellers/mindsdb) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Berkeley, US - **Twitter:** @MindsDB (77,705 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) ### 13. [Mineral Forecast](https://www.g2.com/it/products/mineral-forecast/reviews) Geo AI Advisor di Mineral Forecast è una piattaforma avanzata di intelligenza artificiale specifica per le geoscienze, progettata per assistere le aziende minerarie ed esplorative nel prendere decisioni informate su dove esplorare, perforare e ottimizzare i siti minerari esistenti. Integrando tutti i dati disponibili e i criteri geologici, la piattaforma fornisce nuove intuizioni e raccomandazioni guidate dall'IA, migliorando l'efficienza e l'efficacia dei processi di esplorazione mineraria. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Geo Insights Hub: Aggrega dati e variabili per ogni miniera, sito e località, generando visualizzazioni 2D e 3D insieme ad analisi statistiche per offrire una comprensione completa di ogni area. - AI Targeting: Utilizza modelli di intelligenza artificiale geoscientifica per rilevare schemi geologici e identificare caratteristiche ad alto potenziale che predicono la mineralizzazione, individuando così depositi di alto valore. - Explainability Analytics: Fornisce rapporti e analisi dettagliate per supportare e giustificare ogni obiettivo di perforazione e raccomandazione di ottimizzazione, garantendo trasparenza e fiducia nel processo decisionale. Valore Primario e Problema Risolto: Geo AI Advisor di Mineral Forecast affronta le sfide dell'esplorazione mineraria tradizionale sfruttando l'IA per sintetizzare dati geoscientifici complessi, riducendo la dipendenza da processi manuali e intuizioni. Questo approccio porta a campagne di perforazione più efficaci, una scoperta delle risorse più rapida e significativi risparmi sui costi. Offrendo una visione integrata e basata sui dati dei siti di esplorazione, la piattaforma consente a geologi e dirigenti minerari di prendere decisioni strategiche con maggiore precisione e fiducia. **Seller Details:** - **Venditore:** [Mineral Forecast](https://www.g2.com/it/sellers/mineral-forecast) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Santiago, CL - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mineral-forecast (23 dipendenti su LinkedIn®) ### 14. [MinersAI](https://www.g2.com/it/products/minersai/reviews) MinersAI è una piattaforma innovativa che sfrutta l'intelligenza artificiale e il machine learning per trasformare i dati geoscientifici in intuizioni pratiche, migliorando i processi di esplorazione e scoperta mineraria. Standardizzando e strutturando dati complessi geologici, geochimici e geofisici, MinersAI consente a geologi e aziende di esplorazione di prendere decisioni informate e basate sui dati, aumentando così l'efficienza e i tassi di successo dei loro progetti. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Standardizzazione e Integrazione dei Dati: La piattaforma di MinersAI raccoglie, elabora e normalizza diversi dati geospaziali, inclusi immagini satellitari, mappe geologiche e dataset geofisici, in un cubo di dati coeso e flessibile. Questo approccio unificato garantisce un allineamento senza soluzione di continuità tra i livelli di dati, facilitando un'analisi completa. - Strumenti Analitici Potenziati dall'IA: La piattaforma offre strumenti avanzati per la ricerca e il filtraggio dei dati, l'identificazione di schemi, il calcolo delle correlazioni geochimiche e la tracciatura delle origini dei campioni. Queste capacità guidate dall'IA permettono ai geologi di scoprire tendenze e intuizioni nascoste all'interno dei loro dataset. - Mappatura della Probabilità Mineraria: Utilizzando algoritmi di machine learning, MinersAI genera mappe di probabilità mineraria ad alta risoluzione che evidenziano le aree con la maggiore probabilità di depositi minerari. Questa modellazione predittiva aiuta a concentrare gli sforzi di esplorazione sulle località più promettenti. - Spazio di Lavoro Digitale Collaborativo: MinersAI fornisce un ambiente basato su cloud dove i team di esplorazione possono archiviare, condividere e gestire vari tipi di dati, inclusi campioni, appunti di campo, analisi satellitari e dati di perforazione. Questo spazio di lavoro collaborativo migliora l'efficienza del team e l'accessibilità ai dati. Valore Primario e Problema Risolto: MinersAI affronta la sfida critica di gestire e interpretare dati geoscientifici vasti e complessi nell'esplorazione mineraria. Automatizzando la strutturazione e l'analisi dei dati, la piattaforma riduce il tempo e le risorse tradizionalmente richiesti per la preparazione dei dati, permettendo ai geologi di concentrarsi sulla verifica delle ipotesi e sul processo decisionale. Questo approccio non solo accelera la scoperta di depositi minerari critici, ma supporta anche la transizione globale verso un'economia sostenibile soddisfacendo la crescente domanda di minerali come rame, nichel, cobalto e terre rare. Inoltre, l'enfasi di MinersAI sulla qualità e standardizzazione dei dati garantisce che gli sforzi di esplorazione si basino su informazioni affidabili e coerenti, portando infine a pratiche di esplorazione mineraria più riuscite e responsabili. **Seller Details:** - **Venditore:** [MinersAI](https://www.g2.com/it/sellers/minersai) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** Boulder, CO, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/minersai (19 dipendenti su LinkedIn®) ### 15. [Minerva](https://www.g2.com/it/products/minerva-minerva/reviews) Minerva costruisce intelligenze artificiali che comprendono il comportamento dei consumatori **Seller Details:** - **Venditore:** [Minerva](https://www.g2.com/it/sellers/minerva) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** Brooklyn, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tryminerva/ (18 dipendenti su LinkedIn®) ### 16. [Misar](https://www.g2.com/it/products/misar/reviews) Misar AI Technology builds cutting-edge AI products that help teams move faster—from discovery to deployment at scale. **Seller Details:** - **Venditore:** [Misar AI Technology](https://www.g2.com/it/sellers/misar-ai-technology) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/misarai/ (2 dipendenti su LinkedIn®) ### 17. [Mlclever](https://www.g2.com/it/products/mlclever/reviews) ML Clever è una suite di lavoro alimentata dall'IA progettata per semplificare la creazione di presentazioni, dashboard, piani strategici e modelli di machine learning. Automatizzando compiti complessi, consente agli utenti di generare presentazioni lucide e brandizzate, dashboard complete con approfondimenti narrativi e di distribuire modelli predittivi senza alcuna codifica. Questa piattaforma all-in-one è pensata per i professionisti che cercano di migliorare la produttività e il processo decisionale attraverso capacità avanzate di IA. Caratteristiche chiave e funzionalità: - Presentazioni AI: Trasforma suggerimenti o documenti in presentazioni lucide e brandizzate in pochi secondi, complete di schemi, narrazioni e visuali in linea con il brand. - Dashboard AI: Carica dati per generare istantaneamente dashboard multi-pagina con approfondimenti prioritari, grafici interattivi e spiegazioni in linguaggio semplice. - Consulente AI: Definisci obiettivi aziendali e ricevi approfondimenti strategici generati dall'IA, piani d'azione e deliverable pronti per il cliente, simulando l'esperienza di consulenza di alto livello. - AutoML: Costruisci, ottimizza e distribuisci modelli predittivi con un solo clic, eliminando la necessità di codifica o conoscenze approfondite di machine learning. - Preprocessing dei dati: Prepara i dataset gestendo i valori mancanti, codificando le variabili categoriche e scalando le caratteristiche numeriche attraverso un'interfaccia guidata passo-passo. - Pipeline AI: Automatizza l'intero flusso di lavoro di machine learning, dal preprocessing dei dati alla distribuzione del modello, con monitoraggio in tempo reale e livelli di automazione personalizzabili. - Monitoraggio ML: Ottieni visibilità completa sulle operazioni di machine learning con strumenti di monitoraggio avanzati, tracciando l'attività degli utenti, le prestazioni delle API e le metriche delle pipeline, completati da avvisi personalizzabili. Valore primario e soluzioni per gli utenti: ML Clever affronta la sfida delle analisi dei dati e dei compiti di presentazione che richiedono tempo e sono complessi automatizzando questi processi. Consente agli utenti di concentrarsi sul processo decisionale strategico piuttosto che sul lavoro manuale, migliorando così la produttività e l'efficienza. Fornendo una suite integrata di strumenti IA, ML Clever permette ai professionisti di generare rapidamente output di alta qualità, prendere decisioni basate sui dati e rimanere competitivi nei rispettivi settori. **Seller Details:** - **Venditore:** [ML Clever](https://www.g2.com/it/sellers/ml-clever) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/mlclever (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 18. [MLCommons](https://www.g2.com/it/products/mlcommons/reviews) MLCommons è un consorzio di ingegneria aperto dedicato a migliorare i sistemi di intelligenza artificiale (AI) attraverso sforzi collaborativi con l'industria e il mondo accademico. La sua missione è costruire un'AI affidabile, sicura ed efficiente misurando e migliorando continuamente l'accuratezza, la sicurezza, la velocità e l'efficienza delle tecnologie AI. Fornendo benchmark e dataset standardizzati, MLCommons mira a democratizzare l'AI, rendendola accessibile e vantaggiosa per tutti. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Benchmark di Prestazioni: MLCommons sviluppa benchmark standard del settore, come la suite MLPerf, per fornire misurazioni neutrali e coerenti delle prestazioni AI su vari compiti e piattaforme. - Rischio e Affidabilità dell'AI: Il consorzio si concentra sulla costruzione di approcci armonizzati per un'AI più sicura sviluppando misurazioni e metodologie standardizzate per valutare la sicurezza e l'affidabilità dell'AI. - Dataset e Ricerca: MLCommons crea dataset aperti, su larga scala e diversificati, come il dataset People’s Speech, per supportare lo sviluppo e la valutazione dei sistemi AI. Promuove anche la ricerca attraverso infrastrutture condivise e progetti collaborativi. - Collaborazione Comunitaria: Con oltre 125 membri, tra cui startup, aziende leader, accademici e organizzazioni non profit, MLCommons enfatizza la collaborazione globale, inclusiva e equa per avanzare le tecnologie AI. Valore Primario e Soluzioni Fornite: MLCommons affronta la necessità di strumenti di valutazione standardizzati nel panorama AI in rapida evoluzione. Offrendo benchmark e dataset completi, consente alle organizzazioni di valutare e migliorare le prestazioni e la sicurezza dei loro sistemi AI. Questa standardizzazione favorisce la trasparenza, la riproducibilità e la fiducia nelle tecnologie AI, accelerando in ultima analisi l'innovazione e garantendo che gli sviluppi AI siano vantaggiosi e accessibili a un ampio pubblico. **Seller Details:** - **Venditore:** [MLCommons](https://www.g2.com/it/sellers/mlcommons) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mlcommons (86 dipendenti su LinkedIn®) ### 19. [MLReef](https://www.g2.com/it/products/mlreef/reviews) MLReef è la piattaforma di sviluppo di Machine Learning che democratizza la tua innovazione ML in tutta l'organizzazione. Facile e senza limitazioni. Accedi al potere dello Sviluppo ML Distribuito: - fino a 5 volte il throughput nello sviluppo ML - fino all'85% in meno di dipendenza dalla capacità interna di data science - Carico di lavoro distribuito su compiti complessi di dati con esperti di dominio coinvolgibili senza soluzione di continuità - Maggiore accettazione dei modelli distribuiti poiché lo sviluppo è un compito congiunto D: Cos'è lo Sviluppo ML Distribuito? Lo sviluppo di Machine Learning Distribuito è il processo mediante il quale la catena del valore aggiunto è strutturalmente distribuita a diversi attori all'interno dell'organizzazione per guidare l'efficienza, la trasparenza, la qualità e per democratizzare la conoscenza e la capacità di creare Machine Learning. **Seller Details:** - **Venditore:** [MLReef](https://www.g2.com/it/sellers/mlreef) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Vienna, AT - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mlreef/ (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 20. [ModAstera](https://www.g2.com/it/products/modastera/reviews) ModAstera è una piattaforma all'avanguardia progettata per automatizzare e accelerare lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) per applicazioni mediche. Ottimizzando l'intero processo di sviluppo dell'IA—dall'annotazione e pre-elaborazione dei dati all'addestramento e distribuzione del modello—ModAstera consente alle organizzazioni sanitarie di costruire e distribuire modelli predittivi in pochi minuti. Questa soluzione senza codice permette agli utenti di concentrarsi sull'innovazione senza le complessità dei processi tradizionali di sviluppo dell'IA. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Agente di Ingegneria Medica AI (MAEA): Funziona come un assistente virtuale per automatizzare compiti ingegneristici complessi, inclusi la costruzione di modelli, l'ottimizzazione dei parametri e la distribuzione delle soluzioni. Semplifica la creazione di modelli di segmentazione e classificazione, rivolgendosi sia a utenti principianti che esperti. - Annotazione Dati Assistita da IA: Migliora la qualità e la velocità della preparazione dei dati sfruttando l'IA per pre-etichettare i dati medici, come immagini e cartelle cliniche. Offre flussi di lavoro personalizzabili e modelli specifici per la sanità per ottimizzare il processo di annotazione. - Modelli IA Pre-Costruiti Specifici per HealthTech: Fornisce una libreria di modelli adattati per casi d'uso comuni, inclusi diagnostica, monitoraggio dei pazienti e analisi delle immagini. Questi modelli sono adattabili per soddisfare esigenze organizzative uniche. - Integrazione Completa del Flusso di Lavoro IA: Integra l'intero processo di sviluppo dell'IA, dalla pre-elaborazione dei dati alla distribuzione, con conformità integrata per le normative sanitarie come HIPAA e APPI. La piattaforma include anche strumenti di monitoraggio in tempo reale per garantire prestazioni ottimali. Valore Primario e Soluzioni Fornite: ModAstera affronta diverse sfide critiche nello sviluppo dell'IA medica: - Efficienza in Termini di Costi e Tempo: Automatizzando il processo di sviluppo dell'IA, ModAstera riduce i cicli di ricerca e sviluppo da mesi a giorni e taglia i costi di sviluppo fino al 90%. - Accessibilità per i Professionisti Sanitari: La piattaforma senza codice consente a clinici e professionisti sanitari di sviluppare e distribuire modelli IA senza richiedere un'ampia competenza tecnica, colmando il divario tra conoscenza medica e capacità IA. - Conformità Normativa: Garantisce che le soluzioni IA aderiscano alle normative sanitarie, facilitando un'integrazione fluida e sicura nei flussi di lavoro medici. Fornendo queste soluzioni, ModAstera consente alle organizzazioni sanitarie di sviluppare e implementare rapidamente strumenti guidati dall'IA, migliorando in ultima analisi i risultati per i pazienti e avanzando l'innovazione medica. **Seller Details:** - **Venditore:** [ModAstera](https://www.g2.com/it/sellers/modastera) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** Chuo, JP - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/modastera (4 dipendenti su LinkedIn®) ### 21. [Model ML](https://www.g2.com/it/products/model-ml/reviews) Il modello ML fornisce strumenti di intelligenza artificiale che automatizzano compiti noiosi nella finanza, consentendo alle aziende di elaborare operazioni e modelli in modo più efficiente. **Seller Details:** - **Venditore:** [Model ML](https://www.g2.com/it/sellers/model-ml) - **Sede centrale:** New York, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/model-ml (115 dipendenti su LinkedIn®) ### 22. [Modulos AI Governance Platform](https://www.g2.com/it/products/modulos-ai-governance-platform/reviews) Modulos AG, fondata nel 2018, è un pioniere svizzero nella Governance Responsabile dell'IA e la prima piattaforma di Governance dell'IA a ottenere la certificazione ISO 42001. Con la missione di consentire alle organizzazioni di governare i prodotti e i servizi di IA in modo responsabile in ambienti regolamentati, Modulos semplifica e accelera il processo di conformità all'IA. La piattaforma consente alle aziende di gestire efficacemente i rischi e di allinearsi con i principali quadri normativi come l'EU AI Act, il NIST AI RMF, l'ISO 42001 e altri. Di conseguenza, Modulos aiuta i clienti a evitare rischi economici, legali e reputazionali, promuovendo fiducia e successo a lungo termine nelle loro iniziative di IA. **Seller Details:** - **Venditore:** [Modulos](https://www.g2.com/it/sellers/modulos) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Zurich, CH - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/modulos-ag (16 dipendenti su LinkedIn®) ### 23. [Monai](https://www.g2.com/it/products/monai/reviews) MONAI (Medical Open Network for AI) è un framework open-source basato su PyTorch progettato per facilitare l'apprendimento profondo nell'imaging sanitario. Sviluppato in collaborazione da NVIDIA e King's College London, MONAI fornisce strumenti e flussi di lavoro ottimizzati per il dominio per semplificare lo sviluppo e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale nell'imaging medico. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Toolkit Specifico per il Dominio: Offre componenti specializzati come reti ottimizzate per l'imaging medico, funzioni di perdita, trasformazioni e metriche di valutazione su misura per le applicazioni sanitarie. - Supporto per l'intero Ciclo di Vita dell'IA: Comprende strumenti per l'annotazione dei dati (MONAI Label), l'addestramento dei modelli (MONAI Core) e la distribuzione clinica (MONAI Deploy), fornendo una soluzione completa per i flussi di lavoro di intelligenza artificiale medica. - Scalabilità e Prestazioni: Supporta il parallelismo multi-GPU e multi-nodo, I/O accelerato dalla GPU e profilazione delle prestazioni per gestire efficacemente set di dati di imaging medico su larga scala. - Sviluppo Guidato dalla Comunità: Come progetto open-source sotto la licenza Apache 2.0, MONAI beneficia di contributi attivi da parte di ricercatori, clinici ed esperti del settore di tutto il mondo, promuovendo innovazione e riproducibilità. - Framework di Distribuzione Standardizzato: L'SDK MONAI Deploy consente di confezionare modelli di intelligenza artificiale in applicazioni portatili e containerizzate che si integrano perfettamente con i flussi di lavoro clinici e supportano standard di dati sanitari come DICOM e FHIR. Valore Primario e Problema Risolto: MONAI affronta le sfide uniche dell'applicazione dell'apprendimento profondo all'imaging medico fornendo un framework robusto e validato che accelera lo sviluppo e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale. Offrendo strumenti specifici per il dominio e promuovendo la collaborazione tra ricercatori e clinici, MONAI migliora la riproducibilità, la scalabilità e l'applicabilità clinica delle soluzioni di intelligenza artificiale medica, contribuendo in ultima analisi a migliorare i risultati dei pazienti e a rendere più efficienti i servizi sanitari. **Seller Details:** - **Venditore:** [Monai](https://www.g2.com/it/sellers/monai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/projectmonai/ (3 dipendenti su LinkedIn®) ### 24. [Moning](https://www.g2.com/it/products/moning/reviews) Moning è una piattaforma di analisi degli investimenti intuitiva progettata per semplificare le complessità dei dati finanziari per gli investitori individuali. Trasformando le informazioni finanziarie grezze in visualizzazioni chiare e approfondimenti azionabili, Moning consente agli utenti di prendere decisioni di investimento informate in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Accesso Completo ai Dati: Gli utenti possono ricercare e analizzare oltre 40.000 azioni di società, 10.000 fondi ed ETF e 5.000 criptovalute in tutto il mondo. - Visualizzazioni Intuitive: La piattaforma presenta i dati finanziari attraverso visualizzazioni facili da comprendere, permettendo una rapida comprensione delle informazioni complesse. - Coinvolgimento della Comunità: Moning offre funzionalità come portafogli pubblici e statistiche della comunità, promuovendo un ambiente collaborativo per gli investitori. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Moning affronta la sfida di navigare nei dati finanziari intricati fornendo un'interfaccia semplificata e accessibile che distilla le informazioni essenziali in formati digeribili. Questo approccio riduce il tempo e lo sforzo richiesti per l'analisi degli investimenti, rendendo il mercato azionario più accessibile e meno intimidatorio per gli investitori individuali. **Seller Details:** - **Venditore:** [Moning](https://www.g2.com/it/sellers/moning) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Paris, FR - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/moning/ (4 dipendenti su LinkedIn®) ### 25. [Monitr](https://www.g2.com/it/products/monitr/reviews) Monitr è una piattaforma di analisi dei dati basata su AI progettata per semplificare il processo di interrogazione, visualizzazione e interazione con i dati. Consente agli utenti di connettere i propri database e interagire con un assistente AI per estrarre informazioni senza richiedere competenze SQL. Trasformando le query SQL in visualizzazioni in tempo reale, Monitr facilita la condivisione di indicatori chiave di prestazione (KPI) e metriche essenziali con gli stakeholder in modo efficiente. La piattaforma è pronta per l'uso aziendale, offrendo un'integrazione senza soluzione di continuità con i database PostgreSQL esistenti o endpoint API, ed è costruita per scalare con sicurezza di livello aziendale. Il suo spazio di lavoro collaborativo consente ai team di condividere query, risultati e approfondimenti, supportando posti di visualizzazione illimitati. L'AI Query Assistant converte le domande aziendali in SQL ottimizzato, accelerando la scrittura e la validazione delle query per gli analisti. Alimentato da Claude 3.5 Sonnet, l'assistente AI di Monitr comprende schemi di database complessi, fornendo generazione e validazione di query affidabili su larga scala. Consolidando la modifica SQL, la creazione di dashboard e l'assistenza AI in un unico spazio di lavoro, Monitr consente una spedizione più rapida e una scalabilità più intelligente per i team di dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Interazione con i Dati Basata su AI: Interagisci con un assistente AI per interrogare e visualizzare i dati senza competenze SQL. - Dashboard in Tempo Reale: Trasforma le query SQL in visualizzazioni dal vivo per una condivisione efficace dei KPI. - Integrazione Aziendale: Connettiti senza problemi con i database PostgreSQL esistenti o endpoint API, garantendo scalabilità e sicurezza. - Spazio di Lavoro Collaborativo: Condividi query, risultati e approfondimenti con i membri del team, supportando posti di visualizzazione illimitati. - AI Query Assistant: Converte le domande aziendali in SQL ottimizzato, semplificando la scrittura e la validazione delle query. - AI di Livello Aziendale: Utilizza Claude 3.5 Sonnet per comprendere schemi di database complessi e generazione di query affidabili. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Monitr affronta la sfida dell'analisi dei dati complessi fornendo una piattaforma intuitiva che elimina la necessità di competenze SQL. Consente ai team di derivare rapidamente informazioni dai propri dati, condividere metriche critiche con gli stakeholder e collaborare in modo efficace. Integrando assistenza AI, dashboard in tempo reale e strumenti collaborativi in un unico spazio di lavoro, Monitr migliora la produttività, accelera il processo decisionale e supporta la crescita scalabile per le imprese. **Seller Details:** - **Venditore:** [Monitr](https://www.g2.com/it/sellers/monitr) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ## Parent Category [Software di Intelligenza Artificiale](https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Software di analisi predittiva](https://www.g2.com/it/categories/predictive-analytics) - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Piattaforme MLOps](https://www.g2.com/it/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sulle Piattaforme di Data Science e Machine Learning ### Cosa sono le piattaforme di data science e machine learning (DSML)? La quantità di dati prodotti all'interno delle aziende sta aumentando rapidamente. Le imprese stanno realizzando la loro importanza e stanno sfruttando questi dati accumulati per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende stanno trasformando i loro dati in insight per guidare le decisioni aziendali e migliorare le offerte di prodotti. Con la data science, di cui [l'intelligenza artificiale (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) è una parte, gli utenti possono estrarre grandi quantità di dati. Che siano strutturati o non strutturati, scopre modelli e fa previsioni basate sui dati. Un aspetto cruciale della data science è lo sviluppo di modelli di machine learning. Gli utenti sfruttano le piattaforme di ingegneria della data science e del machine learning che facilitano l'intero processo, dall'integrazione dei dati alla gestione dei modelli. Con questa singola piattaforma, data scientist, ingegneri, sviluppatori e altri stakeholder aziendali collaborano per garantire che i dati siano gestiti e estratti correttamente per ottenere significato. ### Tipi di piattaforme DSML Non tutte le piattaforme software di data science e machine learning sono progettate allo stesso modo. Questi strumenti consentono a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire [modelli di machine learning](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Tuttavia, differiscono in termini di tipi di dati supportati e metodo e modalità di distribuzione.  **Piattaforme di data science e machine learning su cloud** Con la possibilità di archiviare dati su server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come trarne insight sia per garantirne la qualità. Le piattaforme DSML basate su cloud offrono loro la possibilità di addestrare e distribuire i modelli nel cloud. Questo aiuta anche quando questi modelli vengono integrati in varie applicazioni, poiché fornisce un accesso più facile per modificare e regolare i modelli distribuiti. **Piattaforme di data science e machine learning on-premises** Il cloud non è sempre la risposta, poiché non è sempre una soluzione praticabile. Non tutti gli esperti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per diversi motivi, tra cui la sicurezza dei dati e problemi legati alla latenza. In casi come l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi, come [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni DSML on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e governativo, dove la conformità alla privacy è rigorosa e talvolta necessaria. **Piattaforme edge** Alcuni strumenti e software DSML consentono di avviare algoritmi sull'edge, costituito da una rete mesh di [data center](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) che elaborano e memorizzano i dati localmente prima di essere inviati a un centro di archiviazione centralizzato o al cloud. [L'edge computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) ottimizza i sistemi di cloud computing per evitare interruzioni o rallentamenti nell'invio e ricezione dei dati. ** ** ### Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di data science e machine learning? Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle piattaforme di data science e machine learning che possono aiutare gli utenti a preparare i dati e addestrare, gestire e distribuire modelli. **Preparazione dei dati:** Le funzionalità di ingestione dei dati consentono agli utenti di integrare e ingerire dati da varie fonti interne o esterne, come applicazioni aziendali, database o dispositivi Internet of Things (IoT). Dati sporchi (cioè dati incompleti, inaccurati o incoerenti) sono un punto di partenza negativo per la costruzione di modelli di machine learning. Un cattivo addestramento AI genera cattivi modelli, che a loro volta generano cattive previsioni che possono essere utili al meglio e dannose al peggio. Pertanto, le capacità di preparazione dei dati consentono la [pulizia dei dati](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e l'augmentazione dei dati (in cui set di dati correlati vengono applicati ai dati aziendali) per garantire che il percorso dei dati inizi nel modo giusto. **Addestramento del modello:** L'ingegneria delle caratteristiche trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante ai modelli predittivi. È un passaggio chiave nella costruzione di un modello e migliora l'accuratezza del modello su dati non visti. Costruire un modello richiede di addestrarlo fornendogli dati. L'addestramento di un modello è il processo di determinazione dei valori corretti per tutti i pesi e il bias dai dati inseriti. Due metodi chiave utilizzati a questo scopo sono [l'apprendimento supervisionato e non supervisionato](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Il primo è un metodo in cui l'input è etichettato, mentre il secondo si occupa di dati non etichettati. **Gestione del modello:** Il processo non termina una volta che il modello è stato rilasciato. Le aziende devono monitorare e gestire i loro modelli per garantire che rimangano accurati e aggiornati. Il confronto dei modelli consente agli utenti di confrontare rapidamente i modelli con un punto di riferimento o con un risultato precedente per determinare la qualità del modello costruito. Molte di queste piattaforme dispongono anche di strumenti per il monitoraggio delle metriche, come l'accuratezza e la perdita. **Distribuzione del modello:** La distribuzione dei modelli di machine learning è il processo di renderli disponibili in ambienti di produzione, dove forniscono previsioni ad altri sistemi software. I metodi di distribuzione includono API REST, GUI per analisi su richiesta e altro. ### Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme di ingegneria DSML? Attraverso l'uso di piattaforme di data science e machine learning, i data scientist possono ottenere visibilità sull'intero percorso dei dati, dall'ingestione all'inferenza. Questo li aiuta a comprendere meglio cosa funziona e cosa no e fornisce loro gli strumenti necessari per risolvere i problemi se e quando si presentano. Con questi strumenti, gli esperti preparano e arricchiscono i loro dati, sfruttano le librerie di machine learning e distribuiscono i loro algoritmi in produzione. **Condividere gli insight sui dati:** Gli utenti possono condividere dati, modelli, dashboard o altre informazioni correlate con strumenti basati sulla collaborazione per promuovere e facilitare il lavoro di squadra. **Semplificare e scalare la data science:** Molte piattaforme stanno aprendo questi strumenti a un pubblico più ampio con funzionalità facili da usare e capacità di trascinamento e rilascio. Inoltre, modelli pre-addestrati e pipeline pronte all'uso su misura per compiti specifici aiutano a semplificare il processo. Queste piattaforme aiutano facilmente a scalare gli esperimenti su molti nodi per eseguire l'addestramento distribuito su grandi set di dati. **Sperimentazione:** Prima che un modello venga spinto in produzione, i data scientist trascorrono una quantità significativa di tempo lavorando con i dati e sperimentando per trovare una soluzione ottimale. I fornitori di data science e machine learning facilitano questa sperimentazione attraverso strumenti di visualizzazione dei dati, augmentazione dei dati e preparazione dei dati. Diversi tipi di strati e ottimizzatori per [deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), che sono algoritmi o metodi utilizzati per cambiare gli attributi delle reti neurali, come pesi e tasso di apprendimento, per ridurre le perdite, sono anche utilizzati nell'esperimentazione. ### Chi utilizza i prodotti di data science e machine learning? I data scientist sono molto richiesti, ma i professionisti qualificati sono scarsi. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere vari algoritmi, matematica avanzata, competenze di programmazione e altro). Pertanto, tali professionisti sono difficili da trovare e richiedono una compensazione elevata. Per affrontare questo problema, le piattaforme includono sempre più funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come capacità di trascinamento e rilascio e algoritmi predefiniti. Inoltre, affinché i progetti di data science possano iniziare, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso li supporti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che aiutano gli utenti non tecnici a comprendere i modelli, i dati coinvolti e gli aspetti dell'azienda che sono stati impattati. **Ingegneri dei dati:** Con capacità di integrazione dei dati robuste, gli ingegneri dei dati incaricati della progettazione, integrazione e gestione dei dati utilizzano queste piattaforme per collaborare con i data scientist e altri stakeholder all'interno dell'organizzazione. **Citizen data scientist:** Con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist, che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati, si rivolgono sempre più alle piattaforme di data science e machine learning per portare l'AI nelle loro organizzazioni. **Data scientist professionisti:** I data scientist esperti utilizzano queste soluzioni per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo dall'esperimentazione alla distribuzione e accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, nonché lo sviluppo e l'addestramento dei modelli. **Stakeholder aziendali:** Gli stakeholder aziendali utilizzano questi strumenti per ottenere chiarezza sui modelli di machine learning e comprendere meglio come si collegano con l'azienda nel suo complesso e le sue operazioni. ### Quali sono le alternative alle piattaforme di data science e machine learning? Le alternative alle soluzioni di data science e machine learning possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente: [Software di operationalization AI & machine learning](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare il software di operationalization AI e machine learning. Questo software non fornisce una piattaforma per lo sviluppo completo end-to-end di modelli di machine learning, ma può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi. Questo include il monitoraggio della salute, delle prestazioni e dell'accuratezza dei modelli. [Software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Le piattaforme di data science e machine learning sono ottime per lo sviluppo su larga scala di modelli, che si tratti di [computer vision](https://learn.g2.com/computer-vision), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro. Tuttavia, in alcuni casi, le aziende potrebbero desiderare una soluzione più facilmente disponibile pronta all'uso, che possano utilizzare in modo plug-and-play. In tal caso, possono considerare il software di machine learning, che richiederà meno tempo di configurazione e costi di sviluppo. Esistono molti tipi diversi di algoritmi di machine learning che svolgono una varietà di compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in altri più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, [reti bayesiane](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), clustering, apprendimento degli alberi decisionali, algoritmi genetici, sistemi di classificazione dell'apprendimento e macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni a cercare soluzioni puntuali. ### **Software e servizi correlati alle piattaforme di ingegneria della data science e machine learning** Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle piattaforme DSML includono: [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene le piattaforme di data science e machine learning offrano funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato. [Software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La maggior parte delle aziende ha molte fonti di dati disparate e per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, il che consente agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati ingeriti dalle piattaforme di data science e machine learning. [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Per avviare l'apprendimento supervisionato, è fondamentale avere dati etichettati. Mettere in atto uno sforzo di etichettatura sistematico e sostenuto può essere facilitato dal software di etichettatura dei dati, che fornisce un set di strumenti per le aziende per trasformare i dati non etichettati in dati etichettati e costruire algoritmi AI corrispondenti. [Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) consente alle applicazioni di interagire con il linguaggio umano utilizzando un algoritmo di deep learning. Gli algoritmi NLP inseriscono il linguaggio e forniscono una varietà di output basati sul compito appreso. Gli algoritmi NLP forniscono [riconoscimento vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [generazione del linguaggio naturale (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzi dell'NLP includono [chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots), applicazioni di traduzione e [strumenti di monitoraggio dei social media](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) che scansionano le reti sociali per menzioni. ### Sfide con le piattaforme DSML Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide.  **Requisiti dei dati:** È necessaria una grande quantità di dati per la maggior parte degli algoritmi AI per apprendere ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente. **Carenza di competenze:** C'è anche una carenza di persone che comprendono come costruire questi algoritmi e addestrarli per eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare un software AI e far sì che risolva tutti i loro problemi. **Bias algoritmico:** Sebbene la tecnologia sia efficiente, non è sempre efficace ed è segnata da vari tipi di bias nei dati di addestramento, come bias razziali o di genere. Ad esempio, poiché molti algoritmi di riconoscimento facciale sono addestrati su set di dati con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi. ### Quali aziende dovrebbero acquistare piattaforme di ingegneria DSML? L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi: **Servizi finanziari:** L'AI è ampiamente utilizzata nei servizi finanziari, con le banche che la utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con le soluzioni software di data science e machine learning, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli a applicazioni interne ed esterne. **Sanità:** Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in ospedale e sviluppare sistemi che possano abbinare le persone a studi clinici rilevanti. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando la data science per accelerare il processo, utilizzando dati da studi precedenti, articoli di ricerca e altro. **Retail:** Nel retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è fondamentale. I principali rivenditori stanno sfruttando queste piattaforme per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il machine learning in atto, queste aziende possono mostrare materiale altamente rilevante e catturare l'attenzione dei potenziali clienti.  ### Come scegliere la migliore piattaforma di data science e machine learning (DSML) #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per le piattaforme DSML Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la sua prima piattaforma di data science e machine learning, o ovunque si trovi nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare l'opzione migliore. Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi dei dati dell'azienda. Poiché una parte fondamentale del percorso di data science coinvolge l'ingegneria dei dati (cioè la raccolta e l'analisi dei dati), le aziende devono garantire che la qualità dei loro dati sia alta e che la piattaforma in questione possa gestire adeguatamente i loro dati, sia in termini di formato che di volume. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti critici e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro. A seconda dell'ambito di distribuzione, produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science potrebbe essere utile. #### Confrontare i prodotti DSML **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 tutte le demo 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 utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a 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 funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre demo** Per garantire un confronto approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nella lista corta utilizzando lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare in modo simile e vedere come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione delle piattaforme DSML **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano gli interessi, le competenze e il tempo giusti 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, nonché 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, multitasking e assumendo più responsabilità. **Negoziazione** Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda non significa che sia fisso (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 offrire uno sconto per contratti pluriennali o a 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. ### Costo delle piattaforme di data science e machine learning Come accennato in precedenza, le piattaforme di data science e machine learning sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra i due potrebbero differire, con il primo che spesso richiede più costi infrastrutturali iniziali.  Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti di utilizzo. I fornitori DSML potrebbero 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 potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta impostate, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuite 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 aiutarle a trarre insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire piattaforme di data science e machine learning con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati. Come accennato in precedenza, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è 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 il pre e il post-distribuzione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Implementazione delle piattaforme di data science e machine learning **Come vengono implementati gli strumenti software DSML?** L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che si tratti di uno specialista di implementazione del fornitore o di una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace. **Chi è responsabile dell'implementazione della piattaforma DSML?** Potrebbe essere necessario molte persone o team per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come accennato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, una persona o anche un team raramente ha una comprensione completa di tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i suoi dati e iniziare il percorso della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati. **Qual è il processo di implementazione per i prodotti di data science e machine learning?** In termini di implementazione, è tipico che la piattaforma venga distribuita in modo limitato e successivamente distribuita in modo più ampio. Ad esempio, un marchio retail potrebbe decidere di testare A/B l'uso di un algoritmo di personalizzazione per un numero limitato di visitatori del suo sito per comprendere meglio come sta funzionando. Se la distribuzione ha successo, il team di data science può presentare i loro risultati al team di leadership (che potrebbe essere il CTO, a seconda della struttura dell'azienda). Se la distribuzione non ha successo, il team può tornare al tavolo da disegno per determinare cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento e degli algoritmi utilizzati. Se provano di nuovo, ma nulla sembra avere successo (cioè, il risultato è errato o non c'è miglioramento nelle previsioni), l'azienda potrebbe dover tornare alle basi e rivedere i loro dati. **Quando dovresti implementare gli strumenti DSML?** Come accennato in precedenza, l'ingegneria dei dati, che coinvolge la preparazione e la raccolta dei dati, è una caratteristica fondamentale dei progetti di data science. Pertanto, le aziende devono fare della messa in ordine dei loro dati la loro massima priorità, garantendo che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input risulteranno in dati errati come output.  ### Tendenze delle piattaforme di data science e machine learning **AutoML** AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro. **AI incorporata** La funzionalità di machine e deep learning è sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automazione del marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluzioni di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ci consente di semplificare i processi, automatizzare determinati compiti e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede nei prossimi anni e potrebbe farlo nello stesso modo in cui la distribuzione cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dal machine learning poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Machine learning come servizio (MLaaS)** L'ambiente software si è spostato verso una struttura di microservizi più granulare, in particolare per le esigenze delle operazioni di sviluppo. Inoltre, il boom dei servizi di infrastruttura cloud pubblica ha permesso alle grandi aziende di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use. Il software AI non è diverso, poiché le stesse aziende forniscono [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) per altre imprese. Gli sviluppatori sfruttano rapidamente questi algoritmi e soluzioni predefiniti fornendo loro i loro dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende di livello enterprise aiuta le piccole imprese a risparmiare tempo, risorse e denaro eliminando la necessità di assumere sviluppatori di machine learning qualificati. MLaaS crescerà ulteriormente man mano che le aziende continueranno a fare affidamento su questi microservizi e la necessità di AI aumenterà. **Spiegabilità** Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente deep learning, può essere difficile spiegare come siano giunti a determinate conclusioni. L'AI spiegabile, nota anche come XAI, è il processo mediante il quale il processo decisionale degli algoritmi viene reso trasparente e comprensibile agli esseri umani. La trasparenza è il principio più prevalente nella letteratura attuale sull'etica dell'AI, e quindi la spiegabilità, un sottoinsieme della trasparenza, diventa cruciale. Le piattaforme di data science e machine learning stanno includendo sempre più strumenti per la spiegabilità, che aiutano gli utenti a costruire la spiegabilità nei loro modelli e a soddisfare i requisiti di spiegabilità dei dati nella legislazione come la legge sulla privacy dell'Unione Europea e il GDPR.