# Migliori Piattaforme MLOps - Pagina 3 *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. ## How Many Piattaforme MLOps Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 249 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Piccola Impresa 54% │ Mercato Medio 31% │ Impresa 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Piattaforme MLOps Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 6,700+ Recensioni autentiche - 249+ 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. ## Which Piattaforme MLOps Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/it/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Miglior performer:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/it/products/superannotate/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) ## What Are the Top-Rated Piattaforme MLOps Products in 2026? ### 1. [Anyscale](https://www.g2.com/it/products/anyscale/reviews) La piattaforma AI per le aziende AI. Sviluppa AI con una scala, prestazioni ed efficienza senza pari **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Anyscale?** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Anyscale?** - **Venditore:** [Anyscale](https://www.g2.com/it/sellers/anyscale) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, California, United States - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/joinanyscale (177 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Mid-Market, 20% Piccola impresa #### What Are Anyscale's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (4 reviews) - Scalability (4 reviews) - AI Capabilities (2 reviews) - AI Integration (2 reviews) - Automation (2 reviews) **Cons:** - Cost (2 reviews) - Expensive (2 reviews) - Error Handling (1 reviews) - Error Management (1 reviews) - Insufficient Learning Resources (1 reviews) ### 2. [Firststep.ai Designer](https://www.g2.com/it/products/firststep-ai-designer/reviews) Il FirstStep.ai Designer è una piattaforma di addestramento AI basata sul web, dove gli utenti possono addestrare e distribuire rapidamente modelli di Machine Learning (ML) visivi, sfruttando la nostra infrastruttura cloud GPU. La nostra piattaforma di addestramento AI è uno strumento di design senza codice, progettato per essere utilizzato da non sviluppatori, e offre un rapido ritorno sull'investimento per i clienti. I modelli ML possono essere distribuiti su cloud, dispositivi mobili e dispositivi EDGE IoT. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Firststep.ai Designer?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Firststep.ai Designer?** - **Venditore:** [Firststep.ai](https://www.g2.com/it/sellers/firststep-ai) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Black River, MU - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firststep-ai/ (6 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Piccola impresa, 20% Mid-Market ### 3. [Katonic.ai](https://www.g2.com/it/products/katonic-ai/reviews) Katonic AI è un'azienda australiana di AI-ML con uffici a Sydney, Singapore e Mumbai. Katonic AI combina le capacità rivoluzionarie dell'AI Generativa e la potenza del machine learning tradizionale tutto in un unico posto. Ha due prodotti di punta: la piattaforma MLOps e una piattaforma di AI Generativa. La Piattaforma di Operazioni di Machine Learning (MLOps) di Katonic è una piattaforma collaborativa con un'interfaccia utente unificata per gestire tutta la scienza dei dati in un unico posto. La Piattaforma MLOps di Katonic è per clienti e sviluppatori per introdurre la pratica MLOps nei loro sistemi di produzione. La Piattaforma combina il processo scientifico creativo dei data scientist con il processo di ingegneria del software professionale per costruire e distribuire Modelli di Machine Learning in produzione in modo sicuro, rapido e sostenibile. La Piattaforma di AI Generativa di Katonic è nota per la sua semplicità e intuitività, permettendo ai proprietari di piccole, medie e grandi imprese di costruire rapidamente potenti Applicazioni AI di livello Enterprise in pochi minuti. Questa piattaforma senza codice è alimentata dalla premiata Piattaforma MLOps di Katonic che le imprese utilizzano per gestire l'intero processo di preparazione dei dati, addestramento del modello, distribuzione del modello, monitoraggio del modello e automazione end-to-end con alta precisione, affidabilità ed efficienza. Entrambe le piattaforme funzionano in un cluster Kubernetes e possono essere distribuite ovunque, come multi-cloud, on-premises o al margine. Katonic AI fa anche parte dell'ecosistema convalidato da NVIDIA Cloud. Come azienda, Katonic AI è supportata dal più grande fondo di investimento australiano, Artesian Investments e Boab AI, e ha la distinzione unica di essere l'unica azienda di AI dell'APAC ad essere presente nel prestigioso Everest Group’s MLOps Products PEAK Matrix® 2022 e a vincere il Frost & Sullivan Best Practices Entrepreneurial Company of the Year Award nell'industria MLOps dell'APAC. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Katonic.ai?** - **Facilità d'uso:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Katonic.ai?** - **Venditore:** [Katonic.ai](https://www.g2.com/it/sellers/katonic-ai) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Sydney, AU - **Twitter:** @AiKatonic (84 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/katonic/ (40 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 40% Mid-Market #### What Are Katonic.ai's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) ### 4. [Labellerr](https://www.g2.com/it/products/labellerr/reviews) Labellerr è una piattaforma di automazione del flusso di lavoro per la visione artificiale. Aiuta i team di ML a gestire il loro ciclo di sviluppo AI in modo molto più efficiente. Aiuta i team a lavorare in modo collaborativo su compiti di etichettatura dei dati e dispone di moduli per gestire più progetti, utenti e milioni di dati non strutturati. I team possono eseguire- 1. Curazione automatizzata dei dati 2. EDA (Analisi Esplorativa dei Dati) 3. Etichettatura automatizzata dei dati 4. Controllo di qualità con garanzia 5. QC automatizzato 6. Debugging del modello I tipi di dati che supporta sono immagini, video, testo, audio e PDF. I casi d'uso che supporta sono rilevamento di oggetti, segmentazione, classificazione, didascalie delle immagini, trascrizione e traduzione. La funzione di apprendimento attivo ha aiutato gli utenti a risparmiare migliaia di dollari per compito. Labellerr ha recentemente lanciato LabelGPT che etichetta le immagini utilizzando un prompt. Sfrutta la combinazione di modelli AI generativi per etichettare i dati in minuti anziché mesi. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Labellerr?** - **Facilità d'uso:** 9.6/10 (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) **Who Is the Company Behind Labellerr?** - **Venditore:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/tensor-matics-inc) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Wilmington, Delaware - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 57% Piccola impresa, 38% Mid-Market #### What Are Labellerr's Pros and Cons? **Pros:** - Annotation Efficiency (1 reviews) - Collaboration (1 reviews) - Customer Support (1 reviews) - Data Accuracy (1 reviews) - Efficiency (1 reviews) **Cons:** - Difficult Setup (1 reviews) ### 5. [UbiOps](https://www.g2.com/it/products/ubiops/reviews) Se sei un data scientist o un ingegnere, a un certo punto vuoi portare il tuo algoritmo in produzione. E questo significa installare librerie, gestire le dipendenze, distribuire i tuoi script e modelli, versionare, servire e rimanere senza risorse di calcolo. Diciamoci la verità: il deployment è difficile. Gli strumenti che usiamo non sono così utili come potrebbero essere, perché non sono progettati per le nostre esigenze specifiche. E ci perdiamo in deployment di modelli che richiedono tempo e nella gestione dell'infrastruttura. Non è per questo che siamo fatti. Vogliamo assicurarci che il nostro tempo sia speso al meglio dove siamo necessari, sviluppando algoritmi e codice per creare impatto. Ecco perché stiamo costruendo UbiOps. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate UbiOps?** - **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:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind UbiOps?** - **Venditore:** [UbiOps](https://www.g2.com/it/sellers/ubiops) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** The Hague, NL - **Twitter:** @UbiOps_ (109 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/ubiops (23 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Mid-Market, 40% Piccola impresa ### 6. [Canvass AI](https://www.g2.com/it/products/canvass-ai/reviews) Software industriale AI completo che trasforma i dati in informazioni utili 4 volte più velocemente rispetto ad altri software **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Canvass AI?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Canvass AI?** - **Venditore:** [Canvass AI](https://www.g2.com/it/sellers/canvass-ai) - **Sede centrale:** Toronto, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://ca.linkedin.com/company/canvassai (19 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 25% Enterprise #### What Are Canvass AI's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) ### 7. [Cortex Certifai](https://www.g2.com/it/products/cortex-certifai/reviews) Cortex Certifai genera il primo punteggio di fiducia composito, l'AI Trust Index, che misura i rischi dei dati e del modello relativi a Prestazioni, Qualità dei Dati, Robustezza, Spiegabilità, Equità e Conformità. Certifai può essere applicato a qualsiasi modello black-box, inclusi modelli di machine learning, modelli statistici, regole aziendali e altri modelli predittivi e funziona con una varietà di dati di input. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Cortex Certifai?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Cortex Certifai?** - **Venditore:** [Cognitivescale](https://www.g2.com/it/sellers/cognitivescale) - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** Austin, US - **Twitter:** @CognitiveScale (3,824 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cognitivescale/ (30 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 20% Mid-Market ### 8. [FutureAnalytica](https://www.g2.com/it/products/futureanalytica/reviews) FutureAnalytica offre una piattaforma AI senza codice per gestire la scienza dei dati end-to-end per le aziende. Amministrazione dei dati, elaborazione, ETL, visualizzazione, costruzione di modelli AI, distribuzione, progettazione di app per utenti finali e monitoraggio sono tutti supportati dalla piattaforma AI di FutureAnalytica. Le organizzazioni possono ora integrare soluzioni di analisi avanzata e AI nelle loro operazioni in poche settimane. La piattaforma aggregata ha numerosi moduli o piccole piattaforme, ciascuna delle quali può essere ospitata on-premises o nel cloud. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate FutureAnalytica?** - **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) **Who Is the Company Behind FutureAnalytica?** - **Venditore:** [FutureAnalytica Software Pvt.ltd.](https://www.g2.com/it/sellers/futureanalytica-software-pvt-ltd) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Dover, US - **Twitter:** @AnalyticaFuture (58 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/71547237 (9 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Piccola impresa, 25% Enterprise ### 9. [Iguazio](https://www.g2.com/it/products/iguazio/reviews) Il software AI di Iguazio consente alle imprese di sviluppare, distribuire e gestire applicazioni AI, riducendo drasticamente il tempo necessario per creare un reale valore aziendale con l'AI. Utilizzando Iguazio, le organizzazioni possono sviluppare modelli AI su larga scala e in tempo reale, distribuirli ovunque (multi-cloud, on-premise o edge) e dare vita alle loro strategie più ambiziose guidate dall'AI. Imprese di una vasta gamma di settori utilizzano Iguazio per risolvere le complessità di MLOps e creare impatto aziendale attraverso una moltitudine di casi d'uso di ML e AI Generativa come l'automazione dei chatbot, la previsione delle frodi, i motori di raccomandazione in tempo reale e la manutenzione predittiva. Iguazio è stata acquisita da McKinsey & Company nel gennaio del 2023 ed è ora parte di QuantumBlack, il braccio AI di McKinsey. Iguazio dà vita alla data science. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Iguazio?** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Iguazio?** - **Venditore:** [Iguazio](https://www.g2.com/it/sellers/iguazio) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Herzliya, IL - **Twitter:** @iguazio (933 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iguazio/ (74 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 25% Piccola impresa #### What Are Iguazio's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - AI Integration (1 reviews) - Automation (1 reviews) - Customization (1 reviews) - Deployment Ease (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Cost Transparency (1 reviews) - Lacking Features (1 reviews) - Lack of Guidance (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 10. [SigOpt](https://www.g2.com/it/products/sigopt/reviews) SigOpt è la piattaforma di ottimizzazione che amplifica la tua ricerca. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate SigOpt?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 7.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind SigOpt?** - **Venditore:** [SigOpt](https://www.g2.com/it/sellers/sigopt) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sigopt/ (2 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Mid-Market, 25% Piccola impresa ### 11. [Veritone Automate Studio](https://www.g2.com/it/products/veritone-automate-studio/reviews) Veritone Automate Studio aiuta le emittenti radiofoniche e televisive a distribuire e integrare flussi di lavoro AI e automatizzare i processi per esaminare i contenuti alla ricerca di informazioni chiave, in modo che possano concentrarsi su come sfruttare tali informazioni per migliorare i risultati aziendali. Trasforma contenuti audio, video, testo e dati in intelligenza attuabile, su larga scala, senza necessità di competenze AI. Individuare manualmente le informazioni intrappolate in testi, immagini, video, audio o dati è costoso e può causare ritardi, influire sull'esperienza del cliente e rischiare la conformità. Automate Studio rende l'AI accessibile e facile da integrare con il flusso di lavoro attuale di un utente. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Veritone Automate Studio?** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Veritone Automate Studio?** - **Venditore:** [ Veritone Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/veritone-inc) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Denver, US - **Twitter:** @veritoneinc (4,508 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6442206/ (415 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: VERI **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 80% Enterprise, 20% Mid-Market ### 12. [AIQ](https://www.g2.com/it/products/aiq/reviews) Soluzione MLOps automatizzata per gestire l'intelligenza artificiale con fiducia **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate AIQ?** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind AIQ?** - **Venditore:** [Predera](https://www.g2.com/it/sellers/predera) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Hyderabad, IN - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/predera-aiq (14 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Enterprise, 33% Mid-Market #### What Are AIQ's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - Cloud Storage (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Features (1 reviews) - Integrations (1 reviews) **Cons:** - Difficult Setup (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Lack of Guidance (1 reviews) ### 13. [Altair SLC](https://www.g2.com/it/products/altair-slc/reviews) I programmi in linguaggio SAS sono critici per la tua azienda? Molte organizzazioni hanno sviluppato programmi in linguaggio SAS nel corso degli anni che sono vitali per le loro operazioni. I responsabili IT e dell'analisi sono anche sotto pressione per ridurre i costi e trovare alternative per gestire le loro esigenze in linguaggio SAS. Altair SLC (precedentemente WPS Analytics) esegue programmi scritti con la sintassi del linguaggio SAS senza traduzione e senza licenziare altri prodotti di terze parti. Altair SLC è progettato per gestire alti livelli di throughput e riduce i costi di capitale e le spese operative dei clienti. Soluzione Multi-Linguaggio, Multi-Piattaforma Altair SLC gestisce programmi, flussi di lavoro e modelli che combinano il linguaggio SAS e i linguaggi SQL, Python e R. Il suo compilatore integrato per il linguaggio SAS esegue codice SQL e SAS e utilizza compilatori Python e R per eseguire codice Python e R e scambiare frame di dati Pandas e R. Lavorando su mainframe IBM e nel cloud, così come su server e workstation che eseguono una serie di sistemi operativi, Altair SLC supporta l'invio di lavori remoti e può scambiare dati tra installazioni mainframe, cloud e on-premises. Supporto Ricco di Funzionalità per il Linguaggio SAS Inoltre, Altair SLC non richiede alcun middleware di terze parti per elaborare applicazioni che contengono il linguaggio SAS. Il compilatore integrato di Altair SLC per il linguaggio SAS supporta la sintassi del linguaggio SAS e delle macro, e include il supporto per procedure di statistica, analisi delle serie temporali, ricerca operativa, apprendimento automatico, manipolazione di matrici, grafici e consegna dei risultati. Inoltre, gli utenti possono utilizzare Altair SLC in modalità batch o standalone per eseguire programmi e modelli o utilizzarlo con Altair Analytics WorkbenchTM, un'interfaccia grafica/IDE che fornisce sia funzionalità senza codice (workflow) che di codice per creare, mantenere ed eseguire programmi e modelli ed esplorare interattivamente i loro risultati. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Altair SLC?** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Altair SLC?** - **Venditore:** [Altair](https://www.g2.com/it/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Anno di Fondazione:** 1985 - **Sede centrale:** Troy, MI - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:ALTR - **Ricavi Totali (USD mln):** $458 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 70% Piccola impresa, 20% Mid-Market #### What Are Altair SLC's Pros and Cons? **Pros:** - Big Data Handling (1 reviews) - Customer Support (1 reviews) - Data Import (1 reviews) - Ease of Installation (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Complexity (2 reviews) - Limited Features (2 reviews) - Inadequate Help Resources (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) - Not User-Friendly (1 reviews) ### 14. [Blaize](https://www.g2.com/it/products/blaize/reviews) Piattaforme di distribuzione pronte per la missione, convenienti ed efficienti per applicazioni di intelligenza artificiale che si spostano verso l'edge. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Blaize?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Blaize?** - **Venditore:** [Blaize](https://www.g2.com/it/sellers/blaize) - **Sede centrale:** El Dorado Hills, California, United States - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/blaize-ai/ (334 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Enterprise, 33% Mid-Market ### 15. [Datatron](https://www.g2.com/it/products/datatron/reviews) Datatron fornisce una piattaforma AI™ affidabile di livello enterprise, nativa del cloud e on-premise, che consente alle aziende con un'organizzazione di data science ampia e diversificata, inclusi rivenditori, istituzioni finanziarie e aziende di telecomunicazioni, di operazionalizzare facilmente, accuratamente e rapidamente i modelli AI in produzione. Datatron potenzia le aziende che hanno investito pesantemente nell'AI per far funzionare i loro progetti AI in produzione e garantire il ROI previsto su quell'investimento. Datatron unifica e semplifica il deployment e la gestione di MLOps per le imprese che eseguono dozzine di modelli in ambienti globali diversificati per snellire e standardizzare i cambiamenti, monitorare le prestazioni dei modelli e correggere rapidamente e accuratamente qualsiasi degrado o decadimento del modello. Datatron consente alle imprese di eseguire modelli ML critici per la missione in produzione fornendo tutti i requisiti necessari di integrazione, monitoraggio e sicurezza. La sua piattaforma agnostica alla tecnologia consente la piena interoperabilità con una gamma di strumenti e soluzioni, e permette agli utenti di data science, IT, DevOps e analisti aziendali di vedere tutti i modelli in un unico posto con una dashboard UX facile da usare. Un valore unico fornito dalla soluzione Datatron offre una vasta gamma di opzioni di validazione per i dati in produzione live, inclusi A/B, canary, shadow e routing. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Datatron?** - **Facilità d'uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.9/10 (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) **Who Is the Company Behind Datatron?** - **Venditore:** [Datatron Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/datatron-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @datatron (159 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatron-io (10 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Enterprise, 33% Mid-Market ### 16. [Deeploy](https://www.g2.com/it/products/deeploy/reviews) Prendi il controllo dell'IA con Deeploy Deeploy aggiunge il livello di governance mancante al tuo stack di IA, così puoi scalare con fiducia. Che i tuoi modelli siano ospitati esternamente o ancora in fase di sviluppo, Deeploy li centralizza in un'unica piattaforma unificata. Da questo sistema unico, puoi monitorare, spiegare e applicare controlli su ogni caso d'uso di IA, team e ambiente. Progettato per i team che devono muoversi rapidamente senza compromettere la supervisione: CTO e CDO: Ottieni piena visibilità su un panorama di IA sempre più complesso Responsabili del Rischio e della Conformità: Anticipa l'AI Act con la governance operativa CIO e Architetti d'Impresa: Abilita l'innovazione dell'IA riducendo al minimo il rischio Responsabili di ML e Data Science: Consegna rapidamente, rimani conforme e costruisci fiducia tra gli stakeholder **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Deeploy?** - **Facilità d'uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Deeploy?** - **Venditore:** [Deeploy](https://www.g2.com/it/sellers/deeploy) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Utrecht, NL - **Twitter:** @DeeployML (14 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deeploy-ml/ (19 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Deeploy's Pros and Cons? **Pros:** - AI Capabilities (1 reviews) - Analytics (1 reviews) - Cloud Services (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Model Management (1 reviews) **Cons:** - Model Limitations (1 reviews) - Poor Documentation (1 reviews) ### 17. [Fiddler AI](https://www.g2.com/it/products/fiddler-ai/reviews) Fiddler è un pioniere nella gestione delle prestazioni dei modelli per un'IA responsabile. L'ambiente unificato della piattaforma Fiddler fornisce un linguaggio comune, controlli centralizzati e approfondimenti attuabili per operazionalizzare ML/AI con fiducia. Il monitoraggio dei modelli, l'IA spiegabile, l'analisi e le capacità di equità affrontano le sfide uniche della costruzione di sistemi MLOps stabili e sicuri su larga scala. A differenza delle soluzioni di osservabilità, Fiddler integra XAI profonda e analisi per aiutarti a crescere in capacità avanzate nel tempo e costruire un quadro per pratiche di IA responsabile. Le organizzazioni Fortune 500 utilizzano Fiddler su modelli di formazione e produzione per accelerare il tempo di valore dell'IA e la scala, costruire soluzioni di IA affidabili e aumentare i ricavi. Per ulteriori informazioni, visita www.fiddler.ai o seguici su Twitter @fiddlerlabs. Iscriviti per una prova gratuita di 14 giorni: www.fiddler.ai/trial **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Fiddler AI?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (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) **Who Is the Company Behind Fiddler AI?** - **Venditore:** [Fiddler](https://www.g2.com/it/sellers/fiddler) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Palo Alto, US - **Pagina LinkedIn®:** http://linkedin.com/company/fiddler-ai (103 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa #### What Are Fiddler AI's Pros and Cons? **Pros:** - Capabilities (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Features (1 reviews) - Model Management (1 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (1 reviews) - Lack of Guidance (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) - Steep Learning Curve (1 reviews) ### 18. [IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)](https://www.g2.com/it/products/ibm-spectrum-conductor-deep-learning-impact-dli/reviews) IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact è un software aggiuntivo per IBM Spectrum Conductor. Ti consente di creare un ambiente di deep learning che permette ai data scientist di concentrarsi sull'addestramento, la messa a punto e il deployment dei modelli in produzione. Inizia rapidamente a lavorare con i tuoi dati per il deep learning, evita passaggi altamente manuali e ripetitivi e bypassa la necessità di conoscenze specialistiche di dominio. La soluzione si implementa con semplici download di software che forniscono ai data scientist tutto ciò di cui hanno bisogno per costruire un ambiente di deep learning distribuito in ore anziché giorni o settimane, e gestirlo facilmente man mano che l'ambiente cresce. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (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) **Who Is the Company Behind IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact (DLI)?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,796 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Enterprise, 25% Mid-Market ### 19. [Iterative.ai](https://www.g2.com/it/products/iterative-ai/reviews) Uno strumento open-source e un formato per la riproducibilità e la sperimentazione. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Iterative.ai?** - **Facilità d'uso:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 8.3/10 (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) **Who Is the Company Behind Iterative.ai?** - **Venditore:** [Iterative](https://www.g2.com/it/sellers/iterative) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @Iterativeai (535 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iterative-ai/ (12 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Mid-Market, 33% Enterprise ### 20. [Neuromation](https://www.g2.com/it/products/neuromation/reviews) Neuromation è uno spazio di Dati Sintetici che costruisce una piattaforma per Sviluppatori di AI per creare modelli migliori. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Neuromation?** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Neuromation?** - **Venditore:** [Neuromation](https://www.g2.com/it/sellers/neuromation) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @neuromation_io (4,441 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/15208924 (11 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Enterprise, 33% Mid-Market ### 21. [NimbleBox.ai | MLOps for teams](https://www.g2.com/it/products/nimblebox-ai-mlops-for-teams/reviews) Accelerare i risultati dei team di Data Science e ML Perché NimbleBox - Sperimentazione facile - Distribuzione API semplice - Flussi di lavoro automatizzati - Gestione del team **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate NimbleBox.ai | MLOps for teams?** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriche:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind NimbleBox.ai | MLOps for teams?** - **Venditore:** [NimbleBox.ai](https://www.g2.com/it/sellers/nimblebox-ai) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @NimbleBoxAI (450 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/nimblebox-ai (17 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Piccola impresa ### 22. [PrimeHub](https://www.g2.com/it/products/primehub/reviews) PrimeHub è una piattaforma di machine learning on-premise che consente ai team di AI/ML di concentrarsi sulla loro vera produttività in un ambiente collaborativo. PrimeHub aiuta gli amministratori a gestire le risorse hardware, il controllo degli accessi, le quote di gruppo, i dataset e altro ancora. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate PrimeHub?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind PrimeHub?** - **Venditore:** [InfuseAI](https://www.g2.com/it/sellers/infuseai) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Taipei City, TW - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 33% Enterprise #### What Are PrimeHub's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (2 reviews) - Fast Processing (2 reviews) - Setup Ease (2 reviews) - AI Integration (1 reviews) - Data Management (1 reviews) **Cons:** - Insufficient Learning Resources (1 reviews) - Lack of Guidance (1 reviews) - Performance Issues (1 reviews) - Poor Documentation (1 reviews) - Slow Performance (1 reviews) ### 23. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/it/products/superb-ai-suite/reviews) Superb AI fornisce la piattaforma di visione artificiale più avanzata che rende la preparazione dei dati, la cura e il dispiegamento dei modelli più veloci e facili che mai. Specializzandosi in automazione adattabile per l'etichettatura, la cura e la diagnosi dei modelli, le nostre soluzioni aiutano le aziende a ridurre drasticamente il tempo e il costo di costruzione e dispiegamento dei modelli di visione artificiale. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Superb AI Suite?** - **Facilità d'uso:** 9.3/10 (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) **Who Is the Company Behind Superb AI Suite?** - **Venditore:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/it/sellers/superb-ai-inc) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** San Mateo , US - **Twitter:** @superb_hq (419 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mid-Market, 50% Piccola impresa ### 24. [Unify](https://www.g2.com/it/products/unify-ai-unify/reviews) Unify è la piattaforma centrale per il deployment ottimizzato di LLM. Con una singola chiave API e una sintassi di prompting unificata, Unify ti consente di chiamare e valutare tutti i fornitori di endpoint LLM di terze parti; trovare gli endpoint che corrispondono alle tue esigenze di velocità, latenza e costo; e instradare automaticamente qualsiasi prompt al miglior LLM utilizzando una miscela globale di esperti che è migliore, più veloce e più economica di qualsiasi modello individuale. Inizia a instradare ora su unify.ai ✨ **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Unify?** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Scalabilità:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriche:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flessibilità del Framework:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Unify?** - **Venditore:** [Unify AI](https://www.g2.com/it/sellers/unify-ai) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @letsunifyai (2,849 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/unifyai (59 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Piccola impresa, 33% Enterprise #### What Are Unify's Pros and Cons? **Pros:** - Customer Support (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Implementation Ease (1 reviews) - Setup Ease (1 reviews) - Time-Saving (1 reviews) **Cons:** - Lack of Guidance (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 25. [Abzu](https://www.g2.com/it/products/abzu/reviews) Abzu è nato dal desiderio di sfidare le ipotesi fondamentali dell'IA contemporanea, credendo che il futuro dell'IA risieda nella simulazione più realistica di sistemi auto-organizzanti. Se è IA, è Abzu. La tecnologia di apprendimento automatico pionieristica di Abzu è ispirata dalla meccanica quantistica e dalle reti neurali, risultando in un'IA trasparente e affidabile. Modelli facili da interpretare sono addestrati nel QLattice proprietario di Abzu tramite un processo innovativo chiamato Recombination Learning, che porta a conoscenze spiegabili e condivisibili. Abzu è un gruppo internazionale di specialisti nel campo del Calcolo ad Alte Prestazioni, Neuroscienze Computazionali, Apprendimento Profondo, Matematica, Fisica e campi correlati. Abzu è un'entità privata di proprietà del team fondatore. Fondata nel gennaio 2018, Abzu è una startup di ricerca applicata con uffici a Copenaghen, Danimarca e Barcellona, Spagna. La startup deriva il suo nome dall'antico sumero, che significa "la fonte delle acque della saggezza". Abzu ha raccolto un totale di €2,9M, e ha chiuso l'ultimo round di finanziamento seed nel luglio 2019 per €1,75M. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Abzu?** - **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:** 5.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Abzu?** - **Venditore:** [Abzu](https://www.g2.com/it/sellers/abzu) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Nordhavn, DK - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/abzu (24 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Enterprise, 50% Mid-Market ## What Is Piattaforme MLOps? [Software di Intelligenza Artificiale](https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Piattaforme MLOps? - [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) --- ## How Do You Choose the Right Piattaforme MLOps? ### 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.  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.  **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. ** ** ### 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.  [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.  **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.  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.  ### 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.