# Migliori Piattaforme MLOps - Pagina 4 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le piattaforme di operationalizzazione del machine learning (MLOps) consentono agli utenti di gestire, monitorare e distribuire modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali, automatizzando la distribuzione, monitorando la salute e l'accuratezza dei modelli e permettendo ai team di scalare il machine learning in tutta l'organizzazione per un impatto aziendale tangibile. ### Capacità principali delle piattaforme MLOps Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle piattaforme MLOps, un prodotto deve: - Offrire una piattaforma per monitorare e gestire i modelli di machine learning - Consentire agli utenti di integrare i modelli nelle applicazioni aziendali in tutta l'azienda - Monitorare la salute e le prestazioni dei modelli di machine learning distribuiti - Fornire uno strumento di gestione olistico per comprendere meglio tutti i modelli distribuiti in un'azienda ### Casi d'uso comuni per le piattaforme MLOps I team di data science e ingegneria ML utilizzano le piattaforme MLOps per operationalizzare i modelli e mantenere le loro prestazioni nel tempo. I casi d'uso comuni includono: - Automatizzare la pipeline di distribuzione per i modelli ML costruiti dai data scientist nelle applicazioni di produzione - Monitorare il drift del modello, il degrado dell'accuratezza e le anomalie delle prestazioni nei modelli distribuiti - Gestire il tracciamento degli esperimenti, la versioning dei modelli e la governance della sicurezza lungo il ciclo di vita del ML ### Come le piattaforme MLOps differiscono da altri strumenti Le piattaforme MLOps si concentrano sulla manutenzione e il monitoraggio dei modelli distribuiti piuttosto che sullo sviluppo iniziale del modello, distinguendosi dalle [piattaforme di data science e machine learning](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), che si concentrano sulla costruzione e l'addestramento dei modelli. Alcune soluzioni MLOps offrono una gestione centralizzata di tutti i modelli in tutta l'azienda in un'unica posizione e possono essere agnostiche rispetto al linguaggio o ottimizzate per linguaggi specifici come Python o R. ### Approfondimenti da G2 sulle piattaforme MLOps Basandosi sulle tendenze di categoria su G2, il monitoraggio dei modelli e il tracciamento degli esperimenti si distinguono come le capacità più apprezzate. Una maggiore affidabilità dei modelli e cicli di iterazione più rapidi si distinguono come i principali benefici dell'adozione. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 251 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 6,600+ Recensioni autentiche - 251+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Piattaforme MLOps At A Glance - **Leader:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Miglior performer:** [ILUM](https://www.g2.com/it/products/ilum-ilum/reviews) - **Più facile da usare:** [Roboflow](https://www.g2.com/it/products/roboflow/reviews) - **Più in voga:** [Arize AI](https://www.g2.com/it/products/arize-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Zoho Analytics Zoho Analytics è una piattaforma di BI e analisi self-service potenziata da GenAI che aiuta le aziende a raccogliere, preparare, analizzare e presentare approfondimenti dai loro dati, tutto in pochi minuti. Integra con oltre 500 fonti di dati native, come file, feed, database locali e cloud, archiviazione cloud e app aziendali popolari. Pulisci, trasforma, arricchisci e cataloga i dati con le nostre capacità di preparazione e gestione dei dati self-service potenziate da AI. Crea e gestisci complessi pipeline di dati ETL utilizzando il nostro costruttore di pipeline visivo, elabora dati in streaming per analisi in tempo reale e imposta un solido strato di metriche per analisi e gestione di qualità. Zoho Analytics viene fornito con oltre 100 report e dashboard predefiniti specifici per dominio, modelli NLQ pre-addestrati, dati modellati e combinati in modo intelligente tra le applicazioni aziendali e molto altro. Usa il nostro costruttore di visualizzazioni intuitivo drag-and-drop per creare report e dashboard interattivi e perspicaci utilizzando una vasta gamma di componenti visivi, come grafici, widget, tabelle pivot, viste tabellari e altro ancora. Genera report e dashboard personalizzati utilizzando un linguaggio naturale semplice con il nostro agente conversazionale potenziato da AI, Zia. Chiedi a Zia va oltre la semplice reportistica; consente agli utenti di eseguire analisi diagnostiche, prevedere metriche chiave e ricevere approfondimenti e raccomandazioni intelligenti. Gli utenti possono assegnare compiti e attivare azioni semplicemente conversando con il nostro AI agentico, Zia, semplificando i loro flussi di lavoro e potenziando le decisioni basate sui dati. Incorpora senza soluzione di continuità Chiedi a Zia nelle tue applicazioni personalizzate o aziendali per fornire approfondimenti e azioni contestuali. Arricchisci la tua analisi con approfondimenti automatizzati utilizzando il nostro motore di narrazione potenziato da NLG, Zia Insights. Con analisi diagnostiche per decisioni più intelligenti, Zia Insights porta gli approfondimenti automatizzati al livello successivo evidenziando i fattori chiave per compiti aziendali specifici. Elenca scenari aziendali complessi con analisi what-if, previsioni KPI, scopri tendenze e modelli con capacità analitiche avanzate. Sfrutta l'analisi cognitiva per l'estrazione di parole chiave e l'analisi del sentiment, e altro ancora. Valuta i migliori modelli ML con assistenza no-code o sviluppa modelli e funzioni personalizzati utilizzando Python Code Studio. Zoho Analytics viene fornito con modelli ML preconfezionati (AutoML) che ti permettono di valutare e scegliere il miglior modello per il tuo caso d'uso. In alternativa, modelli e funzioni personalizzati utilizzando Python Code Studio. Incorpora la nostra piattaforma di analisi completa in altre applicazioni software. Crea e presenta storie di dati immersive attraverso presentazioni o portali di analisi appositamente costruiti. Collabora in modo sicuro attraverso thread di commenti contestuali e messaggistica in tempo reale. Zoho Analytics ha un robusto set di API che consente una personalizzazione elaborata e un'integrazione altamente estensibile low-code e no-code con qualsiasi stack tecnologico. Offre anche un alto grado di flessibilità di distribuzione (privata, pubblica, multi-cloud e on-premises) e estensibilità della piattaforma (servizi professionali, supporto partner e marketplace). Zoho Analytics è moderno e scalabile, e può facilmente adattarsi a volumi di dati e utilizzo in crescita. Le sue caratteristiche di sicurezza di livello enterprise testate nel tempo e accreditate e il framework di governance assicurano una gestione e una supervisione dei dati continua. Sopra ogni altra cosa, il TCO per Zoho Analytics, inclusi licenze, implementazione, personalizzazione, formazione e supporto, è il più basso nel nostro mercato. 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[Arthur](https://www.g2.com/it/products/arthur-arthur/reviews) Arthur è l'azienda di performance AI. Aiutiamo data scientist, product owner e leader aziendali ad accelerare le operazioni dei modelli tabulari, NLP e di visione artificiale per ottimizzare l'accuratezza, la spiegabilità e l'equità. Accuratezza: Monitora le prestazioni del modello per rilevare e reagire al drift dei dati e migliorare l'accuratezza del modello per ottenere migliori risultati aziendali. Spiegabilità: Costruisci fiducia, garantisci la conformità e ottieni risultati di ML più azionabili con le API di spiegabilità e trasparenza di Arthur. Equità: Monitora proattivamente i bias, traccia i risultati del modello rispetto a metriche di bias personalizzate e migliora l'equità dei tuoi modelli. L'approccio alla ricerca di Arthur per lo sviluppo del prodotto guida capacità esclusive nella visione artificiale, NLP, mitigazione dei bias e altre aree critiche. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Arthur](https://www.g2.com/it/sellers/arthur-65a28c60-087c-4edc-a6dd-123304a24f8d) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @itsArthurAI (2,152 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arthurai/ (42 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa ### 2. [Blox.ai](https://www.g2.com/it/products/blox-ai/reviews) Blox.ai è la prima piattaforma AI a scopo generale al mondo che alimenta applicazioni attraverso flussi di lavoro, offrendo valore, a differenza di qualsiasi altra soluzione specifica. Con la sua architettura proprietaria abilitata all'AI, Blox.ai consente alle aziende di sbloccare il potere dei loro dati per risolvere una vasta gamma di problemi aziendali, dalla classificazione e riconoscimento alla previsione e al forecasting. Blox.ai è un sistema dinamico che apprende continuamente ed è completamente personalizzabile. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Blox.ai](https://www.g2.com/it/sellers/blox-ai) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Redwood City, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vue-ai/ (26 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Features (1 reviews) - Productivity Improvement (1 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Integration Difficulty (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) ### 3. [Dunnhumby Model Lab](https://www.g2.com/it/products/dunnhumby-model-lab/reviews) dunnhumby Model Lab è un'applicazione che fornisce pipeline automatizzate per il deployment di algoritmi di machine learning. Quando sviluppano modelli, i data scientist attraversano molti passaggi che sono spesso ripetitivi e richiedono tempo. Model Lab automatizza la maggior parte dei passaggi che richiedono tempo, permettendo ai data scientist di concentrarsi sulla fase di modellazione che offre valore. Il prodotto fornisce una regolazione automatica degli iperparametri, consentendo agli utenti di concentrarsi sull'esplorazione di molti algoritmi diversi. Grazie alla nostra funzione di calcolo parallelo, tutti i modelli vengono eseguiti in parallelo, risultando in una significativa riduzione del tempo di esecuzione. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Venditore:** [dunnhumby](https://www.g2.com/it/sellers/dunnhumby) - **Anno di Fondazione:** 1989 - **Sede centrale:** Brook Green, GB - **Twitter:** @dunnhumby (9,492 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dunnhumby (2,959 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market ### 4. [Falkonry LRS](https://www.g2.com/it/products/falkonry-lrs/reviews) Falkonry LRS è un sistema di machine learning preconfezionato che consente operazioni predittive. LRS permette agli utenti di esaminare e gestire tutti i dati operativi in un unico posto, offre una potente visualizzazione e semplifica la scalabilità di grandi applicazioni di operazioni predittive in tutta l'azienda. Falkonry LRS analizza dati di serie temporali multivariate per scoprire schemi, prevedere eventi critici e spiegare comportamenti che contano nelle tue operazioni. Falkonry LRS è progettato per professionisti industriali come ingegneri di produzione, di processo e di qualità in modo che possano sfruttare il machine learning (ML) senza richiedere l'assistenza di data scientist. Falkonry LRS è containerizzato e scalabile per infrastrutture cloud e on-premise. Offrendo un deployment air gapped, può essere utilizzato anche per applicazioni ad alta sicurezza. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Falkonry](https://www.g2.com/it/sellers/falkonry) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Cupertino, US - **Twitter:** @falkonry (412 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/falkonry/ (36 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Mid-Market, 33% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capabilities (1 reviews) - Data Storage (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Machine Learning (1 reviews) **Cons:** - Inaccuracy Issues (1 reviews) - Model Limitations (1 reviews) - Performance Issues (1 reviews) ### 5. [Hopsworks](https://www.g2.com/it/products/hopsworks/reviews) Hopsworks è una piattaforma collaborativa di ML con il Feature Store dalle prestazioni più elevate per dati batch e in tempo reale. Costruito attorno al feature store più avanzato e modulare del settore, offre un'integrazione senza soluzione di continuità per le pipeline esistenti e aiuta a portare i modelli in produzione più velocemente. Cosa e perché? Un feature store è una piattaforma per gestire le caratteristiche durante la costruzione e il dispiegamento di modelli di machine learning. Un Feature Store, come Hopsworks, viene utilizzato per iterazioni più rapide e un dispiegamento più veloce dei modelli in produzione. È vantaggioso per scalare e spostare i casi d'uso di machine learning in tempo reale con maggiore facilità, oltre ad aumentare la produttività per i team di dati e AI. Integrazione Come piattaforma aperta e modulare, Hopsworks si integra con tutti i principali strumenti nell'ecosistema Data Science e può essere distribuito su tutte le piattaforme cloud come soluzione gestita. Hopsworks è una piattaforma centrata su Python, il tuo codice Python esistente e la pipeline possono essere utilizzati senza problemi con Hopsworks e sulla nostra soluzione enterprise puoi installare le tue librerie o qualsiasi framework desideri e lavorare in un ambiente jupyter locale. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Hopsworks](https://www.g2.com/it/sellers/hopsworks) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Stockholm, SE - **Twitter:** @hopsworks (1,439 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hopsworks/ (36 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa, 50% Mid-Market ### 6. [Maxim AI](https://www.g2.com/it/products/maxim-ai/reviews) Da Maxim, stiamo costruendo uno stack di valutazione end-to-end per aiutare i team di sviluppo a valutare le applicazioni AI e migliorarle iterativamente. La nostra piattaforma semplifica l'intero ciclo di vita delle applicazioni AI, dalla progettazione dei prompt (sperimentazione, versionamento, distribuzione) ai test pre-rilascio per qualità e funzionalità, creazione e gestione dei dataset per test e perfezionamento, e monitoraggio post-rilascio. Il nostro obiettivo è aiutare i team di sviluppo a lanciare prodotti AI di alta qualità, più velocemente. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Maxim AI](https://www.g2.com/it/sellers/maxim-ai) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @getMaximAI (372 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/maxim-ai/ (11 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Piccola impresa, 33% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Easy Integrations (2 reviews) - Alerting System (1 reviews) - Annotation Efficiency (1 reviews) - Automation (1 reviews) **Cons:** - Poor Documentation (1 reviews) ### 7. [MLPerf](https://www.g2.com/it/products/mlperf/reviews) Una vasta suite di benchmark ML per misurare le prestazioni dei framework software ML, degli acceleratori hardware ML e delle piattaforme cloud ML. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MLPerf](https://www.g2.com/it/sellers/mlperf) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @MLPerf (713 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mlperf/ (7 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 8. [Myelin.io](https://www.g2.com/it/products/myelin-io/reviews) Myelin è un framework di machine learning end-to-end nativo per Kubernetes. Consente ai data scientist e agli ingegneri del machine learning di addestrare, distribuire e monitorare i modelli di machine learning. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Myelin.io](https://www.g2.com/it/sellers/myelin-io) - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @myelinio (7 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/myelinio/ (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 9. [Picsellia](https://www.g2.com/it/products/picsellia/reviews) Picsellia fornisce un intero stack di sviluppo AI ottimizzato per le immagini: copre ogni fase necessaria per distribuire un modello di visione artificiale in produzione. Gli utenti possono strutturare, operare e migliorare i loro modelli AI direttamente sulla piattaforma. \>\>\> La Nostra Missione \<\<\< Ci impegniamo ad aiutare i team tecnici ad aggiornare i loro modelli CV in pipeline CV fornendo una piattaforma MLOps completa, progettata esclusivamente per progetti di Visione Artificiale. La nostra filosofia è migliorare costantemente il nostro prodotto per soddisfare le esigenze dei nostri clienti. \>\>\> Caratteristiche Chiave di Picsellia \<\<\< - Gestione dei Dati Archivia, cerca, filtra e annota i tuoi dati in un unico posto. L'interfaccia di etichettatura centralizzata e intuitiva di Picsellia consente ai tuoi team di annotare simultaneamente. - Tracciamento degli Esperimenti Traccia e confronta i tuoi esperimenti e trova il tuo modello con le migliori prestazioni. Una volta fatto ciò, Picsellia ti aiuterà a trovare la migliore combinazione di iperparametri per ottimizzare le prestazioni del tuo modello. - Elaborazioni Esegui compiti come l'Aumento dei Dati direttamente sulla piattaforma. Automatizza i tuoi processi e avviali quando vuoi e sui dati che desideri. - Distribuzione del Modello Distribuisci i tuoi modelli in produzione in un solo minuto, con o senza server. Avrai un endpoint API scalabile e senza server! - Monitoraggio del Modello Monitora le prestazioni del tuo modello in tempo reale. Identifica e risolvi i potenziali casi di fallimento, prima che i tuoi clienti li sperimentino. Imposta avvisi. - Pipeline Automatizzate Trasforma il tuo ciclo di vita CV in un flusso di lavoro. Visualizza e rivedi direttamente le tue previsioni per migliorare i tuoi dati di addestramento e aumentare l'efficienza dei tuoi modelli. \>\>\> Segue le esigenze della tua azienda \<\<\< Picsellia è progettata per essere il più estensibile possibile, i nostri clienti non sono bloccati con i nostri prodotti poiché forniamo un ambiente aperto. Promuove la collaborazione, riduce i tassi di fallimento e si adatta alla crescita della tua azienda. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriche:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Picsell.ia](https://www.g2.com/it/sellers/picsell-ia) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Toulouse, FR - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/picsell-ia (13 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 10. [Robust Intelligence](https://www.g2.com/it/products/robust-intelligence/reviews) Il Motore del Modello di Intelligenza Robusta (RIME) aiuta il tuo team a proteggere il ciclo di vita dell'IA e prevenire il fallimento dell'IA. Esegui centinaia di test per identificare automaticamente le ipotesi implicite e i fallimenti dei modelli pre-produzione Prontezza alla produzione del modello in ore, non mesi Dai priorità allo sviluppo dei tuoi modelli piuttosto che alla scrittura di test Standardizza il processo di test dell'IA in tutta la tua organizzazione **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cisco](https://www.g2.com/it/sellers/cisco) - **Anno di Fondazione:** 1984 - **Sede centrale:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,419 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:CSCO **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 11. [Run:AI](https://www.g2.com/it/products/run-ai/reviews) Rendi la scienza dei dati più produttiva con la potenza di calcolo per eseguire più esperimenti e implementare iniziative di IA più velocemente. La piattaforma di orchestrazione del calcolo cloud-native di Run:AI offre agli scienziati dei dati l'accesso a tutta la potenza di calcolo condivisa di cui hanno bisogno per accelerare lo sviluppo e l'implementazione dell'IA, sia in sede che nel cloud. La piattaforma fornisce a IT e MLOps visibilità e controllo sulla pianificazione e il provisioning dinamico delle GPU per offrire oltre il doppio dei guadagni nell'utilizzo dell'infrastruttura esistente. Basata su Kubernetes, Run:AI consente un'integrazione senza soluzione di continuità con i flussi di lavoro IT e di scienza dei dati esistenti. Scopri di più su www.run.ai. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Run:AI](https://www.g2.com/it/sellers/run-ai) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Tel Aviv, IL - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/28641828 (62 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market ### 12. [Segments.ai](https://www.g2.com/it/products/segments-ai/reviews) Piattaforma di etichettatura multi-sensore per la robotica e la guida autonoma. Segments.ai è una piattaforma di etichettatura dati veloce e precisa per l'annotazione di dati multi-sensore. Puoi ottenere etichette di segmentazione, etichette vettoriali e altro tramite le interfacce di etichettatura intuitive per immagini, video e nuvole di punti 3D (lidar e RGBD). Segmentazione delle Immagini - Segmentazione semantica - Segmentazione delle istanze - Segmentazione panottica - Strumenti di etichettatura potenziati da ML: DeepPixels e Autosegment Etichettatura Vettoriale delle Immagini - Riquadri di delimitazione - Poligoni - Polilinee - Punti chiave Segmentazione delle Nuvole di Punti - Segmentazione semantica - Segmentazione delle istanze - Segmentazione panottica Etichettatura Vettoriale delle Nuvole di Punti - Cuboidi / riquadri di delimitazione 3D - Punti chiave - Poligoni e polilinee Etichettatura Video - Etichetta sequenze di dati rapidamente con interpolazione e assistenza ML. - Etichetta nuvole di punti 3D unite di dimensioni illimitate. - Etichetta sequenze 3D più velocemente con modalità batch e vista unita delle nuvole di punti. Fusione dei sensori: visualizza ed etichetta più modalità nella stessa interfaccia Costruisci il tuo flusso di lavoro di annotazione intelligente esattamente come desideri, con la flessibilità di cui hai bisogno per portare a termine il lavoro rapidamente ed efficientemente. Segments.ai è una piattaforma self-service con supporto dedicato dal nostro team principale di ingegneri quando ne hai bisogno. - Un SDK Python che finalmente ha senso - Documentazione per rendere l'installazione un gioco da ragazzi - Self-service con supporto solo quando sei bloccato, così non ti rallentiamo - Attiva automaticamente azioni usando webhook - Connetti il tuo provider cloud (AWS, Google Cloud, Azure) - Esporta nei framework ML più popolari (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 🤗) Imbarca la tua forza lavoro o utilizza uno dei nostri partner di forza lavoro. I nostri strumenti di gestione rendono facile etichettare e rivedere grandi set di dati insieme. Inizia con una prova gratuita oggi su https://segments.ai/join **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Segments.ai](https://www.g2.com/it/sellers/segments-ai) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium - **Twitter:** @SegmentsAI (484 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/segmentsai/ (12 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Ricerca, Software per computer - **Company Size:** 95% Piccola impresa, 5% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Features (3 reviews) - Data Labeling (2 reviews) - Efficiency (2 reviews) - Time-Saving (2 reviews) - Annotation Efficiency (1 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Annotation Issues (1 reviews) - Lack of Features (1 reviews) - Lack of Tools (1 reviews) ### 13. [Superwise](https://www.g2.com/it/products/superwise-ai-superwise/reviews) Poiché sempre più aziende si affidano ai modelli di intelligenza artificiale per aumentare il loro impatto e il loro profitto, cresce la necessità di gestire, monitorare e ottimizzare il comportamento reale di questi modelli. Superwise.ai è l'azienda che monitora e assicura la salute dei modelli di intelligenza artificiale in produzione. Già utilizzata da organizzazioni di alto livello, Superwise.ai monitora milioni di previsioni quotidianamente per eliminare i rischi derivanti dalla natura di black-box di questi modelli: decisioni sbagliate, bias indesiderati e problemi di conformità. La loro soluzione di garanzia dell'IA funge da unica fonte di verità per tutti gli stakeholder e consente ai team di data science e operativi di ottenere le giuste intuizioni per scalare l'uso dell'IA diventando più indipendenti, agili e acquisendo fiducia nelle operazioni dei loro modelli. I casi d'uso implementati includono previsioni del valore del ciclo di vita del cliente (CLV), rilevamento delle frodi, lead scoring, sottoscrizione, rischio di credito e altro ancora. Riconosciuta per la sua tecnologia e approccio innovativi, Gartner ha recentemente nominato Superwise come Cool Vendor 2020 nella Governance dell'IA aziendale. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [superwise.ai](https://www.g2.com/it/sellers/superwise-ai) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Nashville, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superwise-ai (95 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 14. [Vertex Explainable AI](https://www.g2.com/it/products/vertex-explainable-ai/reviews) Comprendere l'output dell'IA e costruire fiducia. L'IA spiegabile è un insieme di strumenti e framework per aiutarti a comprendere e interpretare le previsioni fatte dai tuoi modelli di apprendimento automatico, integrati nativamente con una serie di prodotti e servizi di Google. Con esso, puoi eseguire il debug e migliorare le prestazioni del modello e aiutare gli altri a comprendere il comportamento dei tuoi modelli. Puoi anche generare attribuzioni di caratteristiche per le previsioni del modello in AutoML Tables, BigQuery ML e Vertex AI, e indagare visivamente il comportamento del modello utilizzando lo strumento What-If. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Collaboration (1 reviews) - Cost Saving (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Easy Access (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) ### 15. [Wallaroo.ai](https://www.g2.com/it/products/wallaroo-ai/reviews) Produzione AI facile su larga scala: qualsiasi modello, qualsiasi hardware, ovunque. Progettato appositamente per la produzione AI, in modo che i team AI rimangano snelli e agili. Consentendoti di ottenere valore rapidamente per le tue iniziative di analisi cloud, edge AI e AI generativa. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Wallaroo](https://www.g2.com/it/sellers/wallaroo) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @Wallarooai (738 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/wallarooai (44 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 16. [Xyonix](https://www.g2.com/it/products/xyonix/reviews) Soluzioni AI personalizzate che potenziano i tuoi prodotti e servizi Xyonix è specializzata nell'aiutare le aziende a integrare senza problemi l'AI nei loro prodotti e servizi. Che tu stia costruendo software potenziato dall'AI, automatizzando flussi di lavoro dati o sbloccando approfondimenti predittivi, forniamo soluzioni di machine learning su misura per soddisfare le tue esigenze. Costruiamo AI che funziona per te: - Innovazione di prodotto guidata dall'AI – Migliora la tua piattaforma con modelli di machine learning personalizzati. - Automazione intelligente – Semplifica i flussi di lavoro eliminando i processi manuali. - Analisi predittiva – Prevedi tendenze, rischi e comportamenti con approfondimenti guidati dall'AI. - Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) – Potenzia chatbot, analisi del sentiment e elaborazione documenti. - Visione artificiale e riconoscimento delle immagini – Estrai intelligenza da immagini, video e scansioni mediche. Soluzioni AI specifiche per settore: - Sanità – Prevedi i rischi dei pazienti, analizza i dati EHR e automatizza i flussi di lavoro clinici. - Finanza e sicurezza – Rileva frodi, valuta i rischi e migliora la conformità normativa. - E-Commerce e SaaS – Personalizza raccomandazioni, ottimizza i prezzi e migliora il coinvolgimento dei clienti. - Produzione e logistica – Migliora l'efficienza della catena di approvvigionamento e la manutenzione predittiva. Le nostre soluzioni AI si integrano perfettamente nella tua infrastruttura cloud esistente, nei sistemi EHR, nelle app mobili o nelle piattaforme aziendali. Con Xyonix, la tua azienda non si limita a utilizzare l'AI: diventi un'azienda guidata dall'AI. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Xyonix](https://www.g2.com/it/sellers/xyonix) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Seattle, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xyonix (7 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 17. [Allegro AI Trains server](https://www.g2.com/it/products/allegro-ai-trains-server/reviews) ClearML è la soluzione open source leader, end-to-end, per liberare l'IA nell'impresa, fidata da importanti aziende Fortune 500, imprese, accademia e start-up innovative in tutto il mondo. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Allegro AI](https://www.g2.com/it/sellers/allegro-ai) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Berkeley, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/clearml (35 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 18. [Arya.ai](https://www.g2.com/it/products/arya-ai/reviews) Arya.ai è una piattaforma AI di livello enterprise progettata per i settori bancario, assicurativo e dei servizi finanziari. Offre una suite di soluzioni AI progettate per automatizzare processi complessi, migliorare il processo decisionale e garantire la conformità normativa. Fornendo modelli pre-costruiti specifici per la finanza, Arya.ai consente alle istituzioni di accelerare l'adozione dell'AI, riducendo i tempi di sviluppo e i costi operativi, mantenendo alti standard di accuratezza e affidabilità. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Apex – Libreria di API AI: Una raccolta di API AI che si integrano perfettamente nelle infrastrutture esistenti, facilitando l'analisi predittiva e il processo decisionale automatizzato con un minimo di interruzioni. - Nexus – Gateway API AI: Una soluzione robusta per la gestione del traffico API, l'applicazione della governance e la garanzia della conformità, progettata per un'integrazione senza soluzione di continuità e prestazioni affidabili. - Prism – Piattaforma AI Generativa: Un workspace AI sicuro in arrivo, mirato ad automatizzare i compiti, migliorare la collaborazione e aumentare la produttività all'interno dei team moderni. - AryaXAI – Piattaforma di Osservabilità ML: Uno strumento completo per monitorare, spiegare, auditare e gestire i modelli AI, garantendo trasparenza e aderenza agli standard normativi. - Libra – Moduli AI Personalizzabili: Modelli AI specifici per compiti progettati per automatizzare o aumentare i processi principali su larga scala, inclusi Sottoscrizione Autonoma e Elaborazione Automatica dei Sinistri. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Arya.ai affronta la necessità critica di un'adozione AI responsabile e scalabile nel settore finanziario. Offrendo modelli AI e strumenti pronti per la produzione, semplifica il dispiegamento delle soluzioni AI, consentendo alle istituzioni di implementarle in poche settimane. Questa capacità di dispiegamento rapido riduce i tempi di sviluppo e i costi operativi, ottimizzando i budget per il massimo ritorno sull'investimento. Inoltre, l'enfasi di Arya.ai sulla spiegabilità e l'auditabilità garantisce che le decisioni guidate dall'AI siano trasparenti e conformi agli standard normativi, mitigando i rischi associati all'adozione dell'AI. In definitiva, Arya.ai consente alle istituzioni finanziarie di migliorare l'efficienza operativa, aumentare la soddisfazione del cliente e prendere decisioni informate su larga scala. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Arya.ai](https://www.g2.com/it/sellers/arya-ai) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Mumbai, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/arya-ai/ (86 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Automation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Flexibility (1 reviews) - Implementation Ease (1 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (1 reviews) - Integration Difficulty (1 reviews) - Poor Documentation (1 reviews) - Steep Learning Curve (1 reviews) ### 19. [Azure Ai Foundry](https://www.g2.com/it/products/azure-ai-foundry/reviews) Azure AI Foundry è una piattaforma completa progettata per potenziare le organizzazioni nella costruzione, distribuzione e gestione di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) su larga scala. Offre una suite di strumenti e servizi che semplificano il ciclo di sviluppo dell'AI, consentendo a data scientist e sviluppatori di collaborare in modo efficiente e portare i modelli di AI dalla concezione alla produzione senza intoppi. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambiente di Sviluppo Integrato: Fornisce uno spazio di lavoro unificato per la preparazione dei dati, l'addestramento e la valutazione dei modelli, facilitando un processo di sviluppo coeso. - Infrastruttura Scalabile: Sfrutta le capacità cloud di Azure per offrire risorse di calcolo scalabili, adattandosi a carichi di lavoro variabili e garantendo prestazioni ottimali. - Distribuzione e Gestione dei Modelli: Semplifica la distribuzione dei modelli di AI in ambienti di produzione con strumenti di monitoraggio e gestione robusti per garantire affidabilità e prestazioni. - Strumenti di Collaborazione: Migliora il lavoro di squadra offrendo spazi di lavoro condivisi, controllo delle versioni e accesso basato sui ruoli, promuovendo una collaborazione efficiente tra i membri del team. - Modelli e Servizi AI Pre-costruiti: Offre una libreria di modelli pre-addestrati e servizi AI, accelerando lo sviluppo e riducendo il time-to-market per le soluzioni AI. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Azure AI Foundry affronta le sfide che le organizzazioni incontrano nello sviluppo e nell'operazionalizzazione delle soluzioni AI fornendo una piattaforma end-to-end che si integra perfettamente con i flussi di lavoro esistenti. Riduce la complessità della gestione dei progetti AI, migliora la collaborazione tra i team e garantisce scalabilità e affidabilità nelle distribuzioni AI. Sfruttando Azure AI Foundry, le aziende possono accelerare l'innovazione, migliorare i processi decisionali e ottenere un vantaggio competitivo attraverso l'uso efficace delle tecnologie AI. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Azure Ai Foundry](https://www.g2.com/it/sellers/azure-ai-foundry) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 20. [Bria](https://www.g2.com/it/products/bria-bria/reviews) Bria è una piattaforma di intelligenza artificiale generativa visiva per le imprese che consente alle organizzazioni di implementare AI controllabile e conforme per la generazione di immagini e video su larga scala. Con sede in Israele e al servizio di clienti globali, Bria fornisce un'infrastruttura pronta per la produzione per le aziende che necessitano di un'AI visiva affidabile e legalmente sicura integrata nei loro flussi di lavoro. Progettata per grandi imprese nei settori del marketing, dei media, dell'e-commerce e dei beni di consumo, la piattaforma di Bria offre generazione, modifica e personalizzazione delle immagini attraverso modelli di base addestrati esclusivamente su contenuti con licenza. La soluzione offre un'integrazione flessibile tramite API, SDK, modelli con codice sorgente disponibile e pipeline pre-costruite, con supporto per il fine-tuning, controlli avanzati e distribuzione su ambienti cloud o on-premises. Bria risolve la sfida critica di operazionalizzare l'AI visiva senza rischi legali, preoccupazioni di conformità o imprevedibilità della qualità, consentendo ai team di ingegneria e prodotto di sostituire i flussi di lavoro manuali con sistemi AI governati e scalabili che si integrano perfettamente nell'infrastruttura esistente. Bria supporta prompt di testo multilingue e input di metadati per flussi di lavoro di generazione visiva, inclusi l'inglese e altre lingue principali utilizzate negli ambienti aziendali globali. Il supporto linguistico si adatta alla configurazione del modello e ai requisiti di distribuzione del cliente. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Bria](https://www.g2.com/it/sellers/bria) - **Sito web dell'azienda:** https://labs.bria.ai - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** New York, New York, United States - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/briaai (77 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Mid-Market, 25% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Content Creation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Efficiency (1 reviews) - Flexibility (1 reviews) - Simple (1 reviews) ### 21. [cnvrg.io](https://www.g2.com/it/products/cnvrg-io/reviews) Il modo più veloce dalla ricerca alla produzione - cnvrg.io è una piattaforma di data science completa che fornisce tutto ciò di cui il tuo team ha bisogno. Accelera il tempo dalla ricerca alla produzione con una piattaforma ML tutto-in-uno con gestione avanzata dei modelli e MLOps, ottimizzata per la produzione. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [cnvrg.io](https://www.g2.com/it/sellers/cnvrg-io) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Tel Aviv, IL - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cnvrg-io/ (21 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Piccola impresa ### 22. [DreamQuark](https://www.g2.com/it/products/dreamquark/reviews) Forniamo ai team di vendita e di coinvolgimento dei clienti di banche e assicurazioni raccomandazioni basate sull'IA che generano nuove opportunità di vendita e coinvolgono meglio i clienti. I team aziendali dei servizi finanziari si fidano dell'IA spiegabile di DreamQuark per aumentare i loro ricavi. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [DreamQuark](https://www.g2.com/it/sellers/dreamquark) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Paris, FR - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dreamquark/ (8 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 23. [Graviti data platform](https://www.g2.com/it/products/graviti-data-platform/reviews) Fondata nel 2019, Graviti è una startup con sede a New York con la missione di consentire alle imprese di gestire e utilizzare dati non strutturati su larga scala. Graviti fornisce una piattaforma dati cloud-native per raccogliere, gestire e visualizzare qualsiasi tipo di dato in un unico repository. Con la visualizzazione dei dataset, la versioning granulare dei dati e l'automazione dei flussi di lavoro, Graviti libera il tempo degli ingegneri dai compiti manuali di gestione dei dati per progetti di machine learning o analisi aziendale. Graviti impiega esperti del settore, tra cui Uber, Google, Airbnb, dedicati a risolvere le sfide dei dati coinvolte nella creazione di applicazioni AI moderne. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [GRAVITI](https://www.g2.com/it/sellers/graviti) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** New York City, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/graviti-ai/ (28 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 24. [Imandra](https://www.g2.com/it/products/imandra/reviews) Imandra è un motore di ragionamento automatizzato nativo del cloud per l'analisi degli algoritmi che porta un rigore e un'automazione senza precedenti alla progettazione e alla governance degli algoritmi. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Venditore:** [Imandra](https://www.g2.com/it/sellers/imandra) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Austin, US - **Twitter:** @VerifiedbyAI (528 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imandra/ (23 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 25. [iTuring.ai](https://www.g2.com/it/products/ituring-ai/reviews) iTuring.ai è una piattaforma AI/ML di livello enterprise senza codice che automatizza l'intero ciclo di vita AI/ML, dalla Dati alla Decisione, insieme a una completa governance ed eticità. È specificamente progettata per il settore BFSI, non limitato a banche e assicuratori. Fondata nel 2018 da Suman Kumar Singh, Amit Kumar, Mohammed Nawas M P e supportata abilmente da Srivalsan Ponnachath negli Stati Uniti e Bryan McLachlan in Sud Africa, iTuring.ai consente alle istituzioni finanziarie di costruire, governare e operazionalizzare l'AI con un framework trasparente e pronto per l'audit. Essa realmente potenzia le istituzioni finanziarie per automatizzare l'intero ciclo di vita dello sviluppo, distribuzione e governance dei modelli AI. La piattaforma integra l'automazione per la preparazione dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche, la distribuzione dei modelli e il monitoraggio in un ambiente unificato e pronto per la conformità. Con la sua combinazione unica di spiegabilità e scalabilità, iTuring sta aiutando le organizzazioni finanziarie a navigare in paesaggi normativi complessi riducendo lo sforzo manuale e accelerando i cicli di distribuzione dell'AI. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 5.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [iTuring.ai (Formerly known as CyborgIntell)](https://www.g2.com/it/sellers/ituring-ai-formerly-known-as-cyborgintell) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Bengaluru South, IN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cyborgintell (40 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (1 reviews) - Implementation Ease (1 reviews) - Machine Learning (1 reviews) **Cons:** - Missing Features (1 reviews) ## 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) - [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/it/categories/data-labeling) - [Software di infrastruttura AI generativa](https://www.g2.com/it/categories/generative-ai-infrastructure) - [Software di Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)](https://www.g2.com/it/categories/large-language-model-operationalization-llmops) - [Piattaforme Software di Machine Learning a Basso Codice](https://www.g2.com/it/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sulle Piattaforme MLOps ### Cosa sono le Piattaforme MLOps? Le soluzioni MLOps applicano strumenti e risorse per garantire che i progetti di machine learning siano eseguiti correttamente ed efficientemente, includendo la governance dei dati, la gestione dei modelli e il deployment dei modelli. La quantità di dati prodotta all'interno delle aziende sta aumentando rapidamente. Le imprese stanno realizzando la sua 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 il machine learning, gli utenti sono in grado di estrarre grandi quantità di dati. Che siano strutturati o non strutturati, scopre modelli e aiuta a fare previsioni basate sui dati. Un aspetto cruciale del processo di machine learning è lo sviluppo, la gestione e il monitoraggio dei modelli di machine learning. Gli utenti sfruttano le Piattaforme MLOps per gestire e monitorare i modelli di machine learning mentre vengono integrati nelle applicazioni aziendali.&nbsp; Sebbene le capacità MLOps possano unirsi in prodotti software o piattaforme, è fondamentalmente una metodologia. Quando data scientist, ingegneri dei dati, sviluppatori e altri stakeholder aziendali collaborano e assicurano che i dati siano gestiti e estratti correttamente per significato, hanno bisogno di MLOps per garantire che i team siano allineati e che i progetti di machine learning siano tracciati e possano essere riprodotti. #### Quali Tipi di Piattaforme MLOps Esistono? Non tutte le Piattaforme MLOps sono create uguali. Questi strumenti permettono agli sviluppatori e ai data scientist di gestire e monitorare i modelli di machine learning. Tuttavia, differiscono in termini di tipi di dati supportati, nonché nel metodo e nella modalità di deployment.&nbsp; **Cloud** Con la capacità di memorizzare dati in server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come derivare insight da essi sia per garantire la loro qualità. Queste piattaforme permettono loro 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 che sono stati distribuiti. **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 una serie di motivi, inclusi problemi di sicurezza dei dati e latenza. In casi come l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi come l'HIPAA richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e governativo, dove la conformità alla privacy è rigorosa e talvolta vitale. **Edge** Alcune piattaforme permettono di avviare algoritmi sull'edge, che consiste in una rete mesh di data center che elaborano e memorizzano dati localmente prima di essere inviati a un centro di archiviazione centralizzato o al cloud. L'edge computing ottimizza i sistemi di cloud computing per evitare interruzioni o rallentamenti nell'invio e nella ricezione dei dati. **&nbsp;** ### Quali sono le Caratteristiche Comuni delle Piattaforme MLOps? Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle Piattaforme MLOps che possono essere utili agli utenti: **Addestramento del modello:** L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di trasformazione dei dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante ai modelli predittivi. È un passaggio chiave nella costruzione di un modello e si traduce in un miglioramento dell'accuratezza del modello su dati non visti. Costruire un modello richiede di addestrarlo fornendogli dati. L'addestramento di un modello è il processo mediante il quale vengono determinati i valori corretti per tutti i pesi e il bias dai dati inseriti. Due metodi chiave utilizzati a questo scopo sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. 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 benchmark o con un risultato precedente per determinare la qualità del modello costruito. Molte di queste piattaforme dispongono anche di strumenti per il tracciamento delle metriche, come l'accuratezza e la perdita. Può aiutare con la registrazione, la catalogazione e l'organizzazione di tutti i modelli di machine learning distribuiti in tutta l'azienda. Non tutti i modelli sono destinati a tutti gli utenti. Pertanto, alcuni strumenti consentono di fornire utenti in base all'autorizzazione sia per distribuire che per iterare sui modelli di machine learning. **Deployment del modello:** Il deployment dei modelli di machine learning è il processo di rendere i modelli disponibili in ambienti di produzione, dove forniscono previsioni ad altri sistemi software. Alcuni strumenti consentono agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione. I metodi di deployment assumono la forma di API REST, GUI per analisi on-demand e altro ancora. **Metriche:** Gli utenti possono controllare l'uso e le prestazioni del modello in produzione. Questo aiuta a tracciare come i modelli stanno performando. ### Quali sono i Vantaggi delle Piattaforme MLOps? Attraverso l'uso delle Piattaforme MLOps, i data scientist possono ottenere visibilità nei loro sforzi di machine learning. Questo li aiuta a comprendere meglio cosa funziona e cosa no, e vengono forniti con 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 sono abilitati a 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:** Modelli pre-addestrati e pipeline pronte all'uso su misura per compiti specifici aiutano a semplificare il processo. Queste piattaforme aiutano efficacemente a scalare gli esperimenti su molti nodi per eseguire l'addestramento distribuito su grandi set di dati. **Sperimentare meglio:** 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. Le Piattaforme MLOps facilitano questa sperimentazione attraverso strumenti di visualizzazione dei dati, aumento dei dati e preparazione dei dati. Diversi tipi di strati e ottimizzatori per il deep learning sono anche utilizzati nella sperimentazione, che sono algoritmi o metodi utilizzati per cambiare gli attributi delle reti neurali come pesi e tasso di apprendimento per ridurre le perdite. ### Chi Usa le Piattaforme MLOps? I data scientist sono molto richiesti, ma c'è una carenza nel numero di professionisti qualificati disponibili. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere una vasta gamma di 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 stanno sempre più includendo funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come le capacità di drag-and-drop e algoritmi pre-costruiti. Inoltre, per avviare progetti di data science, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso supporti questi progetti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che danno agli utenti non tecnici la capacità di 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:** Soprattutto con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati si stanno sempre più rivolgendo a MLOps per portare l'AI nella loro organizzazione. **Data scientist professionisti:** I data scientist esperti sfruttano queste piattaforme per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo di sperimentazione fino al deployment, 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 MLOps? Le alternative alle Piattaforme MLOps possono sostituire questo tipo di software, sia parzialmente che completamente: [Piattaforme di data science e machine learning](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare piattaforme di data science e machine learning. Questo software fornisce una piattaforma per lo sviluppo end-to-end completo di modelli di machine learning e può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi. [Software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Le Piattaforme MLOps sono ottime per il monitoraggio e la gestione su larga scala dei modelli, che si tratti di visione artificiale, 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. Molti diversi tipi di algoritmi di machine learning eseguono vari compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in algoritmi di machine learning più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, le reti bayesiane, il clustering, l'apprendimento degli alberi decisionali, gli algoritmi genetici, i sistemi di classificazione dell'apprendimento e le macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni che cercano soluzioni puntuali. #### Software Correlato alle Piattaforme MLOps Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle Piattaforme MLOps 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 MLOps 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 un gran numero di 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, consentendo agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository.&nbsp; [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 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) **:** L'NLP 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 e generazione del linguaggio naturale (NLG), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzo dell'NLP includono chatbot, applicazioni di traduzione e strumenti di monitoraggio dei social media che scansionano le reti sociali per menzioni. ### Sfide con le Piattaforme MLOps Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.&nbsp; **Requisiti dei dati:** Per la maggior parte degli algoritmi AI, è necessaria una grande quantità di dati per far sì che imparino ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento 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 suoi 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 dataset con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi. ### Quali Aziende Dovrebbero Acquistare le Piattaforme MLOps? L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi: **Servizi finanziari:** L'uso dell'AI nei servizi finanziari è prolifico, con le banche che lo utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con MLOps Plat, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli sia alle applicazioni interne che esterne. **Sanità:** Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in-patient e sviluppare sistemi che possono 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 Acquistare le Piattaforme MLOps #### Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per le Piattaforme MLOps Se un'azienda sta 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 dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare una checklist 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 dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di una checklist di criteri. La checklist 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 ancora. A seconda dell'ambito del deployment, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science. #### Confrontare le Piattaforme MLOps **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 che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe fare una demo di ciascuna soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione delle Piattaforme MLOps **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione, è cruciale. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con il giusto interesse, competenze e tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un lead tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione del fornitore può essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono 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 per raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di andare fino in fondo, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Quanto Costano le Piattaforme MLOps? Come menzionato sopra, le Piattaforme MLOps sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra le due potrebbero differire, con le prime che spesso comportano costi iniziali più elevati legati alla configurazione dell'infrastruttura.&nbsp; 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 sull'uso. I fornitori 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 configurate, 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 derivare insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'Investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire le Piattaforme MLOps per ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite dal software, è fondamentale comprendere i suoi costi. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-deployment del software per comprendere meglio come i processi siano stati migliorati e quanto tempo sia 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 MLOps **Come vengono Implementate le Piattaforme MLOps?** 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, sia uno specialista di implementazione del fornitore che 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 delle Piattaforme MLOps?** Potrebbe richiedere molte persone, o molti team, per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come menzionato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, è raro che una persona o anche un team abbia 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 propri dati e iniziare il viaggio della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati. **Come si Presenta il Processo di Implementazione per le Piattaforme MLOps?** In termini di implementazione, è tipico che il deployment della piattaforma inizi in modo limitato e successivamente si espanda 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 loro sito per comprendere meglio come sta performando. Se il deployment 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 il deployment non ha avuto successo, il team potrebbe tornare al tavolo da disegno, cercando di capire cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento, così come 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 propri dati nel complesso. **Quando Dovresti Implementare le Piattaforme MLOps?** Come menzionato 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 dare priorità alla messa in ordine dei propri dati, assicurandosi che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input si tradurranno in dati errati come output.&nbsp; ### Tendenze delle Piattaforme MLOps **AutoML** AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e di machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro ancora. **AI incorporata** Le funzionalità di machine e deep learning stanno diventando sempre più incorporate in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole o meno. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come CRM, automazione del marketing e soluzioni di analisi consente agli utenti 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 nel modo in cui il deployment cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio circa. Alla fine, i fornitori potrebbero non dover 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 più granulare, a microservizi, 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 offrono MLaaS ad altre aziende. Gli sviluppatori sfruttano facilmente questi algoritmi e soluzioni pre-costruiti fornendo loro i propri dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende 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 man mano che la necessità di AI aumenta. **Spiegabilità** Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente il deep learning, può essere particolarmente difficile spiegare come siano arrivati 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 MLOps stanno sempre più includendo strumenti per la spiegabilità, aiutando 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, il GDPR.