Migliori Piattaforme di Data Science e Machine Learning in 2025 - Pagina 21

Creare e distribuire progetti di intelligenza artificiale scalabili è una grande sfida - richiede competenze specializzate e collaborazione. Il nostro obiettivo è rendere questo percorso il più indolore possibile. La piattaforma ForePaaS riduce il tempo per ottenere valore e semplifica il processo di creazione e distribuzione di applicazioni AI complesse su qualsiasi cloud. È l'unica piattaforma di orchestrazione AI nativa del cloud e collaborativa utilizzata per creare, distribuire e scalare facilmente applicazioni AI, in modo rapido ed economico.

FSQ Spatial H3 Hub elimina le barriere tradizionali all'adozione dei dati geospaziali nei modelli di machine learning tradizionali fornendo ai data scientist dataset pronti per l'analisi che non richiedono strumenti o competenze geospaziali specializzati. I dataset contenenti informazioni in formati raster e vettoriali vengono convertiti in forma tabellare e indicizzati in celle H3. Questo consente ai data scientist di arricchire facilmente i propri dataset, contenenti attributi come coordinate lat/long, nomi di città o codici postali, unendoli su un indice H3 comune. Costruita sul sistema di gestione dei metadati aziendali di DataHub, la piattaforma garantisce il tracciamento della provenienza dei dati, la gestione delle versioni e le capacità di governance richieste dai team di dati aziendali. Questa base consente la prima offerta nel FSQ Spatial H3 Hub: un Catalogo Iceberg che offre oltre 20 dataset aperti pre-indicizzati in celle H3 alla risoluzione 8, resi disponibili in un'anteprima gratuita. I data scientist possono accedere a questo catalogo dal loro framework preferito (Spark, Python, DuckDB) e arricchire i loro modelli di machine learning con una ricca gamma di caratteristiche spaziali.

Gaio DataOS è una piattaforma unificata che consente agli sviluppatori di costruire pipeline di dati, integrazioni, flussi ETL e modelli analitici all'interno di un ambiente low-code ad alte prestazioni e scalabile. Include Data Chat per esplorare i dati attraverso LLM come OpenAI, Deepseek e Grok, e utilizza l'IA per generare dashboard dinamici che semplificano lo sviluppo analitico e accelerano le intuizioni. Come un vero e proprio Sistema Operativo dei Dati, centralizza tutte le operazioni sui dati e può elaborare miliardi di punti dati in pochi secondi, rendendolo ideale per carichi di lavoro Big Data massivi. La piattaforma presenta funzionalità integrate di IA, apprendimento automatico e LLM che supportano analisi avanzate, agenti intelligenti e automazione dei processi. Gaio promuove l'accessibilità ai dati per utenti di tutti i livelli di competenza, offrendo un'edizione Community gratuita e self-hosted tramite Docker per rendere ampiamente disponibili strumenti potenti. Con strumenti visivi, integrazioni API e automazione dei flussi di lavoro, gli utenti possono gestire facilmente i dati, creare processi complessi ed eliminare compiti ripetitivi. Consolidando più strumenti in una soluzione unica, Gaio DataOS riduce i costi operativi consentendo una collaborazione efficiente del team attraverso dati, progetti e modelli condivisi.