# Migliori Piattaforme di Data Science e Machine Learning *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le piattaforme di data science e machine learning (DSML) forniscono strumenti per costruire, distribuire e monitorare algoritmi di machine learning combinando dati con modelli intelligenti di decision-making per supportare soluzioni aziendali. Queste piattaforme possono offrire algoritmi predefiniti e flussi di lavoro visivi per utenti non tecnici o richiedere competenze di sviluppo più avanzate per la creazione di modelli complessi. ### Capacità Core del Software di Data Science e Machine Learning (DSML) Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Data Science e Machine Learning (DSML), un prodotto deve: - Presentare un modo per i sviluppatori di connettere i dati agli algoritmi affinché possano apprendere e adattarsi - Permettere agli utenti di creare algoritmi di machine learning e/o offrire algoritmi predefiniti per utenti principianti - Fornire una piattaforma per distribuire l'IA su larga scala ### Come il Software DSML Differisce da Altri Strumenti Le piattaforme DSML si differenziano dalle offerte tradizionali di platform-as-a-service (PaaS) fornendo funzionalità specifiche per il machine learning, come algoritmi predefiniti, flussi di lavoro per l'addestramento dei modelli e funzionalità automatizzate che riducono la necessità di un'ampia competenza in data science. ### Approfondimenti da G2 sul Software DSML Basato sulle tendenze di categoria su G2, il valore dello sviluppo di modelli semplificato, la facilità di distribuzione e le opzioni che supportano sia i praticanti non tecnici che quelli avanzati attraverso interfacce visive o flussi di lavoro basati su codice. ## Best Piattaforme di Data Science e Machine Learning At A Glance - **Leader:** [Vertex AI](https://www.g2.com/it/products/google-vertex-ai/reviews) - **Miglior performer:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/it/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Più facile da usare:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - **Più in voga:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/it/products/rapidcanvas/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Hurree Hurree è una piattaforma alimentata dall'intelligenza artificiale che consolida tutti i tuoi dati di reportistica in un unico centro di comando facile da usare. 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[Vertex AI](https://www.g2.com/it/products/google-vertex-ai/reviews) Crea, distribuisci e scala i modelli di machine learning (ML) più velocemente, con strumenti ML completamente gestiti per qualsiasi caso d'uso. Attraverso Vertex AI Workbench, Vertex AI è integrato nativamente con BigQuery, Dataproc e Spark. Puoi utilizzare BigQuery ML per creare ed eseguire modelli di machine learning in BigQuery utilizzando query SQL standard su strumenti di business intelligence esistenti e fogli di calcolo, oppure puoi esportare set di dati da BigQuery direttamente in Vertex AI Workbench ed eseguire i tuoi modelli da lì. Usa Vertex Data Labeling per generare etichette altamente accurate per la tua raccolta dati. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 648 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 41% Piccola impresa, 31% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (162 reviews) - Model Variety (114 reviews) - Features (109 reviews) - Machine Learning (104 reviews) - Easy Integrations (84 reviews) **Cons:** - Expensive (75 reviews) - Learning Curve (63 reviews) - Complexity (62 reviews) - Complexity Issues (58 reviews) - Difficult Learning (47 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) Databricks è l'azienda di Data e AI. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e oltre il 60% delle aziende Fortune 500 — si affidano a Databricks per costruire e scalare app di dati e AI, analisi e agenti. Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata di Data Intelligence che include Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase e Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 721 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/databricks-inc) - **Sito web dell'azienda:** https://databricks.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,234 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Senior Data Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 44% Enterprise, 40% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Features (288 reviews) - Ease of Use (278 reviews) - Integrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Data Management (150 reviews) **Cons:** - Learning Curve (112 reviews) - Expensive (97 reviews) - Steep Learning Curve (96 reviews) - Missing Features (69 reviews) - Complexity (64 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya è una piattaforma di dati e AI nativa del cloud che consente ai team di costruire, distribuire e scalare AI spiegabile che guida decisioni fidate e sicure. Unisce l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI e permette ai team di innovare rapidamente bilanciando velocità, automazione e governance per design. Viya unifica la gestione dei dati, l'analisi avanzata e il decisioning in un'unica piattaforma, così le organizzazioni possono passare dall'esperimentazione alla produzione con fiducia, offrendo un impatto aziendale misurabile che è sicuro, spiegabile e scalabile in qualsiasi ambiente. Le capacità chiave necessarie per fornire decisioni fidate includono: • Chiarezza end-to-end attraverso il ciclo di vita dei dati e dell'AI, con tracciabilità integrata, auditabilità e monitoraggio continuo per supportare decisioni difendibili. • Governance per design, che consente una supervisione coerente su dati, modelli e decisioni per ridurre il rischio e accelerare l'adozione. • AI spiegabile su larga scala, in modo che intuizioni e risultati possano essere compresi, convalidati e fidati sia dalle aziende che dai regolatori. • Analisi operativizzata, garantendo che il valore continui oltre la distribuzione attraverso monitoraggio, riaddestramento e gestione del ciclo di vita. • Distribuzione flessibile e nativa del cloud, permettendo alle organizzazioni di iniziare ovunque e scalare ovunque mantenendo il controllo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 700 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sito web dell'azienda:** https://www.sas.com/ - **Anno di Fondazione:** 1976 - **Sede centrale:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Statistical Programmer - **Top Industries:** Prodotti farmaceutici, Software per computer - **Company Size:** 33% Enterprise, 32% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (316 reviews) - Features (218 reviews) - Analytics (196 reviews) - Data Analysis (166 reviews) - User Interface (147 reviews) **Cons:** - Learning Difficulty (151 reviews) - Learning Curve (144 reviews) - Complexity (143 reviews) - Difficult Learning (117 reviews) - Expensive (108 reviews) ### 4. [Deepnote](https://www.g2.com/it/products/deepnote/reviews) Deepnote è uno spazio di lavoro per i dati dove agenti e umani lavorano insieme. È progettato per semplificare l'esplorazione dei dati, accelerare l'analisi e fornire rapidamente intuizioni azionabili per te e il tuo team. A differenza degli strumenti obsoleti come Jupyter, Deepnote è costruito pensando al prossimo decennio. Deepnote dà a chiunque lavori con i dati dei superpoteri. Unifica il tuo flusso di lavoro dei dati attraverso uno strato semantico integrato, preparando i tuoi dati per applicazioni AI avanzate. Puoi anche sfruttare il nostro copilota AI per i dati per chattare con i tuoi dati, creare grafici, scrivere codice o trasformare i tuoi notebook AI in dashboard o app di dati completamente sviluppate. Combina dati, codice SQL o Python e visualizzazioni fianco a fianco su una tela flessibile - migliorata con modelli di ragionamento AI all'avanguardia. 🤖 Analizza con AI • Genera codice e visualizzazioni descrivendo il tuo obiettivo. • Scrivi automaticamente, esegui e correggi il codice con l'AI. • Muoviti più velocemente con suggerimenti AI contestuali. 🔗 Unifica • Connettiti a oltre 60 fonti di dati come BigQuery, Snowflake e PostgreSQL. • Combina Python e SQL in un unico notebook. • Costruisci moduli ETL, analitici e metrici riutilizzabili. • Crea uno strato semantico con definizioni condivise e metriche affidabili. ⚖️ Scala • Aumenta istantaneamente la potenza di calcolo, più inclusa rispetto a Colab. • Pianifica lavori e ricevi notifiche con risultati aggiornati. • Organizza il lavoro in progetti e cartelle per la chiarezza del team. • Gestisci i flussi di lavoro tramite REST API. 🚀 Lancia • Trasforma i notebook in dashboard o app di dati, nativamente o con Streamlit. • Lascia che gli utenti esplorino i dati con input interattivi. • Condividi app sicure e live con un solo clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 374 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Deepnote](https://www.g2.com/it/sellers/deepnote) - **Sito web dell'azienda:** https://www.deepnote.com - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,240 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Data Analyst - **Top Industries:** Software per computer, Istruzione superiore - **Company Size:** 68% Piccola impresa, 24% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (170 reviews) - Collaboration (120 reviews) - Easy Integrations (76 reviews) - Team Collaboration (76 reviews) - Data Management (67 reviews) **Cons:** - Slow Performance (61 reviews) - Limited Features (32 reviews) - Data Management Issues (29 reviews) - Missing Features (26 reviews) - Lacking Features (25 reviews) ### 5. [Anaconda Platform](https://www.g2.com/it/products/anaconda-platform/reviews) La piattaforma Anaconda è una piattaforma unificata per lo sviluppo di AI aziendale che aiuta data scientist, sviluppatori di AI e ingegneri di piattaforme a costruire, proteggere, distribuire e osservare carichi di lavoro AI dallo sviluppo alla produzione. La piattaforma affronta le sfide critiche che le imprese incontrano quando scalano iniziative AI open-source, inclusa la complessità dell'ambiente, le vulnerabilità di sicurezza, i fallimenti di distribuzione e i requisiti di governance su infrastrutture cloud e on-premises. La piattaforma combina la distribuzione di pacchetti Python affidabili con controlli di governance di livello aziendale, permettendo alle organizzazioni di accelerare l'innovazione AI mantenendo sicurezza e conformità. I data scientist accedono a oltre 12.000 pacchetti open-source pre-approvati e compatibili attraverso la distribuzione sicura di Anaconda, eliminando conflitti di dipendenze e deriva dell'ambiente che tipicamente rallentano i cicli di distribuzione. Gli amministratori della piattaforma ottengono gestione centralizzata, controlli di accesso basati sui ruoli e rilevamento automatico delle vulnerabilità su tutti i carichi di lavoro AI. Le capacità chiave includono: Distribuzione Affidabile - Pacchetti Python pre-validati con verifica della firma, bollettini di materiali software (SBOMs) e SLA di uptime garantito riducono i rischi di sicurezza della catena di fornitura Governance Sicura - Scansione automatizzata delle CVE, filtraggio dei pacchetti, registri di audit e monitoraggio della conformità per i requisiti GDPR, HIPAA e CCPA permettono ai team di muoversi rapidamente senza compromettere la sicurezza Velocità di Sviluppo - Ambienti pre-configurati, configurazione con un solo comando e risoluzione automatica delle dipendenze eliminano il tempo di debug così che gli sviluppatori possano concentrarsi sulla costruzione di soluzioni AI Pronta per la Produzione - Runtime ad alte prestazioni e flussi di lavoro di distribuzione comprovati assicurano che ciò che funziona localmente funzioni in modo affidabile su larga scala, colmando il divario tra sperimentazione e produzione Approfondimenti Azionabili - Telemetria in tempo reale e metriche di utilizzo su pacchetti, ambienti e modelli forniscono visibilità per decisioni di ottimizzazione basate sui dati Le organizzazioni che utilizzano la piattaforma Anaconda riportano una riduzione del 60% del rischio di violazioni della sicurezza, un miglioramento dell'efficienza dell'80% nella gestione della sicurezza dei pacchetti e significativi risparmi di tempo eliminando i processi manuali di verifica dei pacchetti. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/anaconda-inc) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc (83,784 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (575 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Student - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 37% Piccola impresa, 25% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (74 reviews) - Setup Ease (39 reviews) - Efficiency (27 reviews) - Intuitive (25 reviews) - Coding Ease (23 reviews) **Cons:** - Data Management Issues (11 reviews) - Slow Performance (11 reviews) - Lacking Features (10 reviews) - Limited Features (9 reviews) - Limited Storage (9 reviews) ### 6. [Dataiku](https://www.g2.com/it/products/dataiku/reviews) Dataiku è la piattaforma per il successo dell'IA che unisce persone, orchestrazione e governance per trasformare gli investimenti in IA in risultati aziendali misurabili. Aiuta le organizzazioni a passare da sperimentazioni frammentate a un'esecuzione coordinata e affidabile su larga scala. Costruito per il successo dell'IA: Dataiku riunisce esperti aziendali e specialisti dell'IA nello stesso ambiente, integrando il contesto aziendale in analisi, modelli e agenti IA. I team aziendali possono auto-servirsi e innovare, mentre gli esperti di IA costruiscono, distribuiscono e ottimizzano rapidamente, colmando il divario tra piloti e produzione. Orchestrazione che scala: Dataiku connette dati, servizi IA e app aziendali attraverso analisi, apprendimento automatico e agenti IA. I flussi di lavoro integrati offrono valore su qualsiasi cloud o infrastruttura senza vincoli di fornitore o frammentazione. Governance di cui ti puoi fidare: Dataiku integra la governance lungo l'intero ciclo di vita dell'IA, consentendo ai team di monitorare prestazioni, costi e rischi per mantenere i sistemi spiegabili, conformi e verificabili. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Dataiku](https://www.g2.com/it/sellers/dataiku) - **Sito web dell'azienda:** https://Dataiku.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,923 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Scientist, Data Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Prodotti farmaceutici - **Company Size:** 60% Enterprise, 22% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (82 reviews) - Features (82 reviews) - Usability (46 reviews) - Easy Integrations (43 reviews) - Productivity Improvement (42 reviews) **Cons:** - Learning Curve (45 reviews) - Steep Learning Curve (26 reviews) - Slow Performance (24 reviews) - Difficult Learning (23 reviews) - Expensive (22 reviews) ### 7. [Hex](https://www.g2.com/it/products/hex-tech-hex/reviews) Hex è la migliore piattaforma di analisi AI al mondo. Con Hex, chiunque può esplorare i dati utilizzando il linguaggio naturale, con o senza codice, tutto in un contesto affidabile, in un'unica piattaforma potenziata dall'AI.[Inizia ora](https://app.hex.tech/signup?source=g2)[Richiedi una demo](https://hex.tech/request-a-demo/source=g2) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 379 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 6.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 5.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Hex Tech](https://www.g2.com/it/sellers/hex-tech) - **Sito web dell'azienda:** https://hex.tech/ - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,762 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 54% Mid-Market, 22% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (130 reviews) - SQL Queries (81 reviews) - Data Management (79 reviews) - SQL Querying (74 reviews) - Data Analysis (62 reviews) **Cons:** - Limited Features (45 reviews) - Missing Features (41 reviews) - Lacking Features (38 reviews) - Limited Visualization (30 reviews) - Data Management Issues (29 reviews) ### 8. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/it/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® ti aiuta ad accedere, integrare e comprendere tutti i tuoi dati — strutturati e non strutturati — in qualsiasi ambiente. Ottimizza i carichi di lavoro per prezzo e prestazioni, garantendo al contempo una governance coerente tra fonti, formati e team. Guarda la demo per scoprire come watsonx.data ti consente di creare app di intelligenza artificiale generativa e potenti agenti di intelligenza artificiale. Prova gratuita disponibile: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 150 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Sito web dell'azienda:** https://www.ibm.com/us-en - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, CEO - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 34% Piccola impresa, 32% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (67 reviews) - Features (47 reviews) - Data Management (41 reviews) - Integrations (33 reviews) - Analytics (31 reviews) **Cons:** - Learning Curve (38 reviews) - Complexity (25 reviews) - Expensive (20 reviews) - Difficult Setup (17 reviews) - Difficulty (17 reviews) ### 9. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/it/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai fa parte della piattaforma IBM watsonx che riunisce nuove capacità di intelligenza artificiale generativa, alimentate da modelli di base e apprendimento automatico tradizionale in uno studio potente che copre l'intero ciclo di vita dell'IA. Con watsonx.ai, puoi costruire, addestrare, convalidare, ottimizzare e distribuire l'intelligenza artificiale generativa, i modelli di base e le capacità di apprendimento automatico con facilità e creare applicazioni di intelligenza artificiale in una frazione del tempo e con una frazione dei dati. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Sito web dell'azienda:** https://www.ibm.com/us-en - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultant - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 41% Piccola impresa, 31% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (76 reviews) - Model Variety (31 reviews) - Features (29 reviews) - AI Integration (28 reviews) - AI Capabilities (23 reviews) **Cons:** - Difficult Learning (21 reviews) - Complexity (20 reviews) - Learning Curve (19 reviews) - Expensive (17 reviews) - Improvement Needed (16 reviews) ### 10. [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) Snowflake rende l'IA aziendale facile, efficiente e affidabile. Migliaia di aziende in tutto il mondo, comprese centinaia delle più grandi al mondo, utilizzano l'AI Data Cloud di Snowflake per condividere dati, creare applicazioni e alimentare il loro business con l'IA. L'era dell'IA aziendale è qui. Scopri di più su snowflake.com (NYSE: SNOW). **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 664 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/snowflake-inc) - **Sito web dell'azienda:** https://www.snowflake.com - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (237 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 44% Mid-Market, 43% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (87 reviews) - Scalability (67 reviews) - Data Management (66 reviews) - Features (64 reviews) - Integrations (61 reviews) **Cons:** - Expensive (52 reviews) - Cost (35 reviews) - Cost Management (32 reviews) - Learning Curve (25 reviews) - Complexity (20 reviews) ### 11. [MATLAB](https://www.g2.com/it/products/matlab/reviews) MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 745 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MathWorks](https://www.g2.com/it/sellers/mathworks) - **Anno di Fondazione:** 1984 - **Sede centrale:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,430 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Graduate Research Assistant - **Top Industries:** Istruzione superiore, Ricerca - **Company Size:** 42% Enterprise, 31% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (19 reviews) - Features (16 reviews) - Data Visualization (13 reviews) - Tools Variety (10 reviews) - Simulation (9 reviews) **Cons:** - Expensive (12 reviews) - Slow Performance (10 reviews) - High System Requirements (7 reviews) - Expensive Licensing (4 reviews) - Lagging Performance (4 reviews) ### 12. [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/it/products/deep-learning-vm-image/reviews) Le immagini VM di Deep Learning sono immagini di macchine virtuali preconfigurate ottimizzate per compiti di data science e machine learning. Queste immagini vengono fornite con i framework e gli strumenti essenziali per il machine learning preinstallati, consentendo agli utenti di distribuire e scalare modelli di machine learning in modo efficiente sull'infrastruttura di Google Cloud. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Framework Preinstallati: Supporto per TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch e calcolo ad alte prestazioni generico, per soddisfare diverse esigenze di machine learning. - Opzioni del Sistema Operativo: Basate su Debian 11 e Ubuntu 22.04, offrendo flessibilità e compatibilità con diversi ambienti. - Ambiente Python Completo: Include Python 3.10 con una suite di librerie come NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV e scikit-learn, facilitando un'esperienza di sviluppo robusta. - Integrazione con JupyterLab: Offre ambienti di notebook JupyterLab per prototipazione rapida e sviluppo interattivo. - Accelerazione GPU: Dotato degli ultimi driver e pacchetti NVIDIA, inclusi CUDA 11.x e 12.x, CuDNN e NCCL, per sfruttare le capacità GPU per il calcolo accelerato. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Le immagini VM di Deep Learning semplificano il processo di configurazione per i progetti di machine learning fornendo ambienti pronti all'uso con framework e strumenti preinstallati. Ciò riduce il tempo e lo sforzo richiesti per la configurazione, permettendo ai data scientist e ai professionisti del machine learning di concentrarsi sullo sviluppo e sulla sperimentazione dei modelli. L'integrazione con l'infrastruttura scalabile di Google Cloud assicura che gli utenti possano gestire e scalare in modo efficiente i loro carichi di lavoro di machine learning, sia che richiedano risorse CPU o GPU. Aggiornamenti regolari e supporto della comunità migliorano ulteriormente l'affidabilità e le prestazioni di queste immagini VM, rendendole una risorsa preziosa per accelerare le iniziative di machine learning. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 47 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 52% Piccola impresa, 30% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (28 reviews) - Setup Ease (15 reviews) - Features (14 reviews) - Easy Integrations (11 reviews) - Easy Setup (11 reviews) **Cons:** - Expensive (15 reviews) - Cost (8 reviews) - Learning Difficulty (7 reviews) - Difficult Learning (6 reviews) - Dependency Issues (5 reviews) ### 13. [TensorFlow](https://www.g2.com/it/products/tensorflow/reviews) TensorFlow è una libreria open-source per l'apprendimento automatico sviluppata dal Google Brain Team, progettata per facilitare la creazione, l'addestramento e il deployment di modelli di apprendimento automatico su varie piattaforme. Fornisce un ecosistema completo che supporta attività che vanno da semplici grafici di flusso di dati a reti neurali complesse, consentendo a sviluppatori e ricercatori di costruire e distribuire applicazioni di apprendimento automatico in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Flessibile: L'architettura di TensorFlow consente il deployment su più piattaforme, inclusi CPU, GPU e TPU, e supporta vari sistemi operativi come Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. - Supporto per Più Linguaggi: Pur offrendo principalmente un'API Python, TensorFlow fornisce anche supporto per altri linguaggi, tra cui C++, Java e JavaScript, soddisfacendo una comunità di sviluppatori diversificata. - API di Alto Livello: TensorFlow include API di alto livello come Keras, che semplificano il processo di costruzione e addestramento dei modelli, rendendo l'apprendimento automatico più accessibile ai principianti ed efficiente per gli esperti. - Esecuzione Eager: Questa funzionalità consente la valutazione immediata delle operazioni, facilitando il debug intuitivo e la costruzione dinamica dei grafici. - Calcolo Distribuito: TensorFlow supporta l'addestramento distribuito, consentendo la scalabilità dei modelli di apprendimento automatico su più dispositivi e server senza modifiche significative al codice. Valore Primario e Soluzioni Fornite: TensorFlow affronta le sfide dello sviluppo e del deployment di modelli di apprendimento automatico offrendo una piattaforma unificata, scalabile e flessibile. Semplifica il flusso di lavoro dalla concezione del modello al deployment, riducendo la complessità associata ai progetti di apprendimento automatico. Supportando una vasta gamma di piattaforme e linguaggi, TensorFlow consente agli utenti di implementare soluzioni di apprendimento automatico in ambienti diversi, dai laboratori di ricerca ai sistemi di produzione. La sua suite completa di strumenti e librerie accelera il processo di sviluppo, favorisce l'innovazione e consente la creazione di modelli sofisticati in grado di affrontare efficacemente problemi del mondo reale. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 136 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [TensorFlow](https://www.g2.com/it/sellers/tensorflow) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Centre Urbain Nord, TN - **Twitter:** @TensorFlow (378,445 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 25% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Machine Learning (23 reviews) - AI Integration (19 reviews) - Ease of Use (19 reviews) - Model Variety (18 reviews) - Scalability (14 reviews) **Cons:** - Steep Learning Curve (25 reviews) - Complexity (8 reviews) - Difficult Learning (8 reviews) - Error Handling (6 reviews) - Slow Performance (6 reviews) ### 14. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/it/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) Saturn Cloud è una piattaforma AI portatile che si installa in modo sicuro in qualsiasi account cloud. Accedi alle migliori GPU senza configurazione Kubernetes o DevOps, consenti ai team AI/ML di sviluppare, distribuire e gestire modelli ML con qualsiasi stack, e fornisci alla sicurezza IT i controlli che funzionano per la tua impresa. I clienti includono NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé e altri. Inizia gratuitamente su: saturncloud.io **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 320 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/it/sellers/saturn-cloud) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @saturn_cloud (3,229 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Scientist, Student - **Top Industries:** Software per computer, Istruzione superiore - **Company Size:** 82% Piccola impresa, 12% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (18 reviews) - GPU Performance (13 reviews) - Computing Power (10 reviews) - Setup Ease (10 reviews) - Easy Integrations (8 reviews) **Cons:** - Expensive (6 reviews) - Missing Features (5 reviews) - Complexity Issues (4 reviews) - Poor Documentation (4 reviews) - Difficult Setup (3 reviews) ### 15. [Wipro Holmes](https://www.g2.com/it/products/wipro-holmes/reviews) Wipro HOLMES è una piattaforma di intelligenza artificiale che fornisce servizi per lo sviluppo di agenti virtuali digitali, sistemi predittivi, automazione dei processi cognitivi, applicazioni di elaborazione visiva, virtualizzazione della conoscenza, robotica e droni per offrire un miglioramento cognitivo all'esperienza e alla produttività, accelerare i processi attraverso l'automazione e, al massimo livello di maturità, raggiungere capacità autonome. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Wipro](https://www.g2.com/it/sellers/wipro) - **Anno di Fondazione:** 1945 - **Sede centrale:** Bangalore - **Twitter:** @Wipro (513,896 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1318/ (264,517 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** WIT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Enterprise, 30% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Efficiency (3 reviews) - AI Integration (2 reviews) - Automation (2 reviews) - Data Access (2 reviews) - Time-saving (2 reviews) **Cons:** - Complex Interface (1 reviews) - Limited Customization (1 reviews) - Steep Learning Curve (1 reviews) ### 16. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/it/products/amazon-sagemaker/reviews) Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) su larga scala. Fornisce una suite completa di strumenti e infrastrutture, semplificando l'intero flusso di lavoro ML dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello. Con SageMaker, gli utenti possono connettersi rapidamente ai dati di addestramento, selezionare e ottimizzare algoritmi e distribuire modelli in un ambiente sicuro e scalabile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE): SageMaker offre un'interfaccia unificata basata sul web con IDE integrati, tra cui JupyterLab e RStudio, facilitando uno sviluppo e una collaborazione senza interruzioni. - Algoritmi e Framework Pre-costruiti: Include una selezione di algoritmi ML ottimizzati e supporta framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permettendo flessibilità nello sviluppo dei modelli. - Ottimizzazione Automatica dei Modelli: SageMaker può ottimizzare automaticamente i modelli per raggiungere un'accuratezza ottimale, riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per le regolazioni manuali. - Addestramento e Distribuzione Scalabili: Il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante, consentendo un addestramento efficiente dei modelli su grandi set di dati e la loro distribuzione su cluster auto-scalabili per un'alta disponibilità. - MLOps e Governance: SageMaker fornisce strumenti per il monitoraggio, il debugging e la gestione dei modelli ML, garantendo operazioni robuste e conformità con gli standard di sicurezza aziendali. Valore Primario e Problema Risolto: Amazon SageMaker affronta la complessità e la natura intensiva in termini di risorse dello sviluppo e della distribuzione dei modelli ML. Offrendo un ambiente completamente gestito con strumenti integrati e infrastruttura scalabile, accelera il ciclo di vita ML, riduce il sovraccarico operativo e consente alle organizzazioni di ottenere intuizioni e valore dai loro dati in modo più efficiente. Questo consente alle aziende di innovare rapidamente e implementare soluzioni AI senza la necessità di un'ampia competenza interna o gestione dell'infrastruttura. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 33% Enterprise, 31% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - AI Integration (2 reviews) - Computing Power (2 reviews) - Efficiency (2 reviews) - Fast Processing (2 reviews) **Cons:** - Expensive (3 reviews) - Complexity (2 reviews) - Complexity Issues (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) ### 17. [AWS Trainium](https://www.g2.com/it/products/aws-trainium/reviews) Ottieni alte prestazioni per l'addestramento di deep learning e AI generativa riducendo i costi **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 20% Mid-Market ### 18. [Posit](https://www.g2.com/it/products/posit-posit/reviews) Posit, precedentemente RStudio, è dedicato all'avanzamento del software open-source per la scienza dei dati, la ricerca scientifica e la comunicazione tecnica. Affidato da milioni di utenti, inclusi il 25% delle aziende Fortune Global 100, Posit consente alle organizzazioni di guidare l'innovazione e prendere decisioni informate. Ci concentriamo nel rendere la scienza dei dati più aperta, intuitiva, accessibile e collaborativa, offrendo strumenti che permettono di ottenere potenti intuizioni e decisioni più intelligenti basate sui dati. Costruiamo strumenti open-source popolari come l'IDE RStudio e Shiny, oltre a strumenti a livello aziendale per team professionali di scienza dei dati, tra cui Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench e Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Posit](https://www.g2.com/it/sellers/posit) - **Anno di Fondazione:** 2009 - **Sede centrale:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,263 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Research Assistant, Graduate Research Assistant - **Top Industries:** Istruzione superiore, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 49% Enterprise, 27% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (13 reviews) - Features (9 reviews) - Open Source (7 reviews) - Customer Support (5 reviews) - Easy Integrations (5 reviews) **Cons:** - Slow Performance (7 reviews) - Learning Curve (4 reviews) - Performance Issues (4 reviews) - Steep Learning Curve (4 reviews) - Lagging Performance (3 reviews) ### 19. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/it/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio su IBM Cloud Pak for Data è una soluzione leader per la scienza dei dati e il machine learning che aiuta le imprese ad accelerare la trasformazione digitale potenziata dall'IA. Permette alle aziende di scalare l'IA affidabile e ottimizzare le decisioni. Costruisci, esegui e gestisci modelli di IA su qualsiasi cloud attraverso un ciclo di vita dell'IA automatizzato end-to-end, semplificando la sperimentazione e il deployment, accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, e migliorando lo sviluppo e l'addestramento dei modelli. Governa e monitora i modelli per mitigare il drift e il bias, e gestisci il rischio del modello. Costruisci una pratica di ModelOps che sincronizza le pipeline di applicazioni e modelli per operazionalizzare un'IA responsabile e spiegabile in tutta l'impresa. Come offerta chiave di IBM Cloud Pak for Data, una piattaforma unificata per dati e IA, Watson Studio si integra perfettamente con i servizi di gestione dei dati, le capacità di privacy e sicurezza dei dati, gli strumenti per applicazioni IA, i framework open source e un ecosistema tecnologico robusto. Unisce i team e consente alle aziende di costruire l'architettura informativa moderna che l'IA richiede e di infonderla in tutta l'organizzazione. IBM Watson Studio è opzionale per il codice, permettendo sia ai data scientist che agli analisti aziendali di lavorare sulla stessa piattaforma fornendo il meglio degli strumenti open source insieme a capacità visive di drag-and-drop. Consente alle organizzazioni di sfruttare i beni dati e iniettare previsioni nei processi aziendali e nelle applicazioni moderne, aiutandole a massimizzare il loro valore aziendale. È adatto per ambienti multicloud ibridi che richiedono prestazioni mission-critical, sicurezza e governance. Le caratteristiche includono: • AutoAI che elimina compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo automatizzando la preparazione dei dati, lo sviluppo dei modelli, l'ingegneria delle caratteristiche e l'ottimizzazione degli iperparametri. • Analisi del testo per scoprire intuizioni dai dati non strutturati • Costruzione di modelli visivi drag-and-drop con SPSS Modeler • Accesso ampio ai dati – file flat, fogli di calcolo, principali database relazionali • Motore grafico sofisticato per costruire visualizzazioni sorprendenti • Supporto per Notebook Python 3 Watson Studio è disponibile tramite diverse opzioni di deployment: • IBM Cloud Pak for Data – Una piattaforma dati e IA aperta ed estensibile che funziona su qualsiasi cloud • IBM Cloud Pak for Data System – Una piattaforma-in-a-box ibrida cloud, on-premises • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Un set di servizi della piattaforma IBM Cloud Pak for Data completamente gestiti su IBM Cloud **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 9.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, CEO - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 50% Enterprise, 30% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - AI Capabilities (4 reviews) - AI Technology (4 reviews) - Ease of Use (4 reviews) - Machine Learning (4 reviews) - AI Integration (3 reviews) **Cons:** - Expensive (3 reviews) - Learning Curve (3 reviews) - Steep Learning Curve (3 reviews) - Complex Interface (1 reviews) - Complexity (1 reviews) ### 20. [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 647 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx) - **Sito web dell'azienda:** https://www.alteryx.com - **Anno di Fondazione:** 1997 - **Sede centrale:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,204 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità - **Company Size:** 62% Enterprise, 22% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (333 reviews) - Automation (148 reviews) - Intuitive (132 reviews) - Easy Learning (102 reviews) - Efficiency (102 reviews) **Cons:** - Expensive (88 reviews) - Learning Curve (80 reviews) - Missing Features (62 reviews) - Learning Difficulty (55 reviews) - Slow Performance (41 reviews) ### 21. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/it/products/rapidminer-studio/reviews) Altair AI Studio (precedentemente RapidMiner Studio) è uno strumento di data science che chiunque può utilizzare per progettare e prototipare modelli di intelligenza artificiale e machine learning altamente spiegabili che aiutano a costruire fiducia all'interno di un'organizzazione. Altair AI Studio include: - Funzionalità AI generativa completa con accesso a centinaia di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). - Canvas intuitivi e potenti drag-and-drop che offrono agli utenti un controllo simile al codice senza complessità. - Auto ML pluripremiato con clustering automatizzato, modellazione predittiva, ingegneria delle caratteristiche e previsione delle serie temporali. - Connettività, esplorazione e preparazione dei dati. - Distribuisci e gestisci progetti e modelli AI su scala aziendale. - Collabora con i membri del team nello stesso ambiente senza dover preoccuparsi di sovrascrivere il lavoro degli altri. - Unifica l'intero ciclo di vita della data science dall'esplorazione dei dati e machine learning alle operazioni sui modelli e visualizzazione e distribuisci nel cloud. Altair AI Studio aiuta gli utenti a rendere accessibili potenti intuizioni all'intera organizzazione e può scalare senza problemi per utenti e imprese. Altair AI Studio consente alle organizzazioni di derivare un valore significativo dall'AI con costi e impatti operativi minimi. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 490 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Altair](https://www.g2.com/it/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Sito web dell'azienda:** https://www.altair.com/ - **Anno di Fondazione:** 1985 - **Sede centrale:** Troy, MI - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:ALTR **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Data Scientist - **Top Industries:** Istruzione superiore, Gestione dell'istruzione - **Company Size:** 43% Piccola impresa, 30% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (9 reviews) - Machine Learning (8 reviews) - AI Integration (6 reviews) - AI Technology (5 reviews) - Automation (5 reviews) **Cons:** - Complexity (4 reviews) - Large Dataset Handling (3 reviews) - Slow Performance (3 reviews) - Complexity Issues (2 reviews) - Complex Usage (2 reviews) ### 22. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/it/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning è un servizio di livello enterprise che facilita il ciclo di vita completo del machine learning, permettendo a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Preparazione dei Dati: Itera rapidamente la preparazione dei dati su cluster Apache Spark all'interno di Azure Machine Learning, interoperabile con Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumenta l'agilità nella distribuzione dei tuoi modelli rendendo le caratteristiche scopribili e riutilizzabili tra i workspace. - Infrastruttura AI: Sfrutta un'infrastruttura AI appositamente progettata per combinare le ultime GPU e il networking InfiniBand. - Machine Learning Automatizzato: Crea rapidamente modelli di machine learning accurati per compiti che includono classificazione, regressione, visione e elaborazione del linguaggio naturale. - AI Responsabile: Costruisci soluzioni AI responsabili con capacità di interpretabilità. Valuta l'equità del modello attraverso metriche di disparità e mitiga l'iniquità. - Catalogo Modelli: Scopri, affina e distribuisci modelli di base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e altri utilizzando il catalogo modelli. - Prompt Flow: Progetta, costruisci, valuta e distribuisci flussi di lavoro di modelli linguistici con il prompt flow. - Endpoint Gestiti: Operazionalizza la distribuzione e la valutazione dei modelli, registra le metriche e esegui rollout sicuri dei modelli. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Machine Learning accelera il tempo per ottenere valore semplificando l'ingegneria dei prompt e i flussi di lavoro dei modelli di machine learning, facilitando uno sviluppo più rapido dei modelli con una potente infrastruttura AI. Semplifica le operazioni abilitando pipeline end-to-end riproducibili e automatizzando i flussi di lavoro con integrazione e distribuzione continua (CI/CD). La piattaforma garantisce fiducia nello sviluppo attraverso una governance unificata dei dati e dell'AI con sicurezza e conformità integrate, permettendo al calcolo di funzionare ovunque per il machine learning ibrido. Inoltre, promuove l'AI responsabile fornendo visibilità nei modelli, valutando i flussi di lavoro dei modelli linguistici e mitigando equità, pregiudizi e danni con sistemi di sicurezza integrati. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 85 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,090,464 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 39% Enterprise, 34% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (3 reviews) - Features (3 reviews) - Customer Support (2 reviews) - Data Management (2 reviews) - Efficiency (2 reviews) **Cons:** - Learning Curve (3 reviews) - Difficult Navigation (2 reviews) - UX Improvement (2 reviews) - Complex Interface (1 reviews) - Difficult Learning (1 reviews) ### 23. [Cloudera Data Engineering](https://www.g2.com/it/products/cloudera-data-engineering/reviews) Cloudera Data Engineering è un servizio completo e nativo del cloud progettato per consentire ai team di dati aziendali di costruire, automatizzare e scalare in modo sicuro pipeline di dati attraverso ambienti diversi, inclusi cloud pubblici, data center on-premises e configurazioni ibride. Sfruttando tecnologie open-source come Apache Spark, Apache Iceberg e Apache Airflow, fornisce una piattaforma flessibile ed efficiente per gestire flussi di lavoro complessi di dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Apache Spark containerizzato su Iceberg: Facilita pipeline di dati scalabili e governate eseguendo carichi di lavoro Spark su Iceberg all'interno di ambienti containerizzati, garantendo flessibilità e portabilità. - Orchestrazione Self-Service con Apache Airflow: Consente agli utenti di progettare e automatizzare flussi di lavoro complessi attraverso un'interfaccia user-friendly, semplificando la gestione dei compiti e il controllo delle dipendenze. - Sessioni Interattive e Connettività IDE Esterna: Supporta sessioni interattive on-demand per test e sviluppo rapidi, con integrazione senza soluzione di continuità a Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE) esterni come VSCode e Jupyter Notebook. - Change Data Capture (CDC) Integrato: Garantisce la freschezza dei dati catturando ed elaborando modifiche a livello di riga dai sistemi sorgente, facilitando aggiornamenti continui alle applicazioni a valle. - Gestione dei Metadati e Lineage: Fornisce visibilità completa nelle pipeline di dati con gestione integrata dei metadati e tracciamento del lineage, migliorando la governance e la conformità. - API Ricche e Risoluzione dei Problemi Visiva: Offre API robuste per l'automazione e l'integrazione, insieme a strumenti visivi per il monitoraggio in tempo reale e la messa a punto delle prestazioni, aiutando nella risoluzione efficiente dei problemi. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: Cloudera Data Engineering affronta le sfide della gestione di pipeline di dati complesse offrendo una piattaforma unificata che migliora la produttività, garantisce l'integrità dei dati e ottimizza l'utilizzo delle risorse. Consente ai team di dati di: - Accelerare lo Sviluppo delle Pipeline di Dati: Automatizzando i flussi di lavoro e fornendo strumenti intuitivi, riduce il tempo e lo sforzo necessari per costruire e distribuire pipeline di dati. - Garantire la Qualità e la Governance dei Dati: La gestione integrata dei metadati e il tracciamento del lineage forniscono trasparenza e controllo, garantendo l'accuratezza dei dati e la conformità. - Ottimizzare i Costi e le Risorse: Funzionalità come l'osservabilità a livello di carico di lavoro, l'autoscaling e la condivisione dei dati zero-ETL aiutano a monitorare e ottimizzare i costi delle pipeline, portando a un costo totale di proprietà inferiore. Unificando l'elaborazione dei dati strutturati e non strutturati con standard aperti, Cloudera Data Engineering consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro asset di dati, guidando decisioni informate e innovazione. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 9.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cloudera](https://www.g2.com/it/sellers/cloudera) - **Anno di Fondazione:** 2008 - **Sede centrale:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 dipendenti su LinkedIn®) - **Telefono:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 39% Mid-Market, 35% Enterprise ### 24. [Domo](https://www.g2.com/it/products/domo/reviews) La piattaforma di prodotti AI e dati di Domo consente alle organizzazioni di trasformare i dati in informazioni e soluzioni attuabili. Permette agli utenti di connettere senza problemi diverse fonti di dati, preparare i dati per l'uso e generare report e visualizzazioni dinamiche, tutto all'interno di un'unica interfaccia. Con funzionalità di AI e automazione integrate, i team possono facilmente costruire e utilizzare agenti AI, ottimizzare i flussi di lavoro e creare soluzioni su misura. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 983 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 5.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Domo](https://www.g2.com/it/sellers/domo) - **Sito web dell'azienda:** https://www.domo.com - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,693 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst - **Top Industries:** Software per computer, Marketing e pubblicità - **Company Size:** 49% Mid-Market, 29% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (248 reviews) - Data Visualization (116 reviews) - Intuitive (95 reviews) - Easy Integrations (93 reviews) - Integrations (88 reviews) **Cons:** - Learning Curve (66 reviews) - Missing Features (59 reviews) - Data Management Issues (55 reviews) - Expensive (45 reviews) - Complexity (43 reviews) ### 25. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/it/products/ibm-spss-modeler/reviews) Il IBM SPSS Modeler è una soluzione leader, visiva per la scienza dei dati e il machine learning. Aiuta le imprese ad accelerare il tempo per ottenere valore e risultati desiderati velocizzando i compiti operativi per i data scientist. Le organizzazioni leader a livello mondiale si affidano a IBM per la scoperta dei dati, l'analisi predittiva, la gestione e il deployment dei modelli, e il machine learning per monetizzare i beni dati. Il IBM SPSS Modeler consente alle organizzazioni di sfruttare i beni dati e le applicazioni moderne con algoritmi e modelli completi, pronti all'uso, adatti per ambienti ibridi e multi-cloud con una postura di governance e sicurezza robusta. • Approfitta dell'innovazione basata su open source, inclusi R o Python • Potenzia i data scientist di tutte le competenze – programmatiche e visive • Sfrutta l'approccio multi-cloud - on-premise, cloud pubblici o privati • Inizia in piccolo e scala verso un approccio aziendale, governato **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 128 **User Satisfaction Scores:** - **Applicazione:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Servizio gestito:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Comprensione del linguaggio naturale:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilità di amministrazione:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Istruzione superiore, Gestione dell'istruzione - **Company Size:** 53% Enterprise, 24% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Analysis Capabilities (1 reviews) - Analytics (1 reviews) - Data Access (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Data Visualization (1 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Expensive Licensing (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) - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Piattaforme MLOps](https://www.g2.com/it/categories/mlops-platforms) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sulle Piattaforme di Data Science e Machine Learning ### Cosa sono le piattaforme di data science e machine learning (DSML)? La quantità di dati prodotti all'interno delle aziende sta aumentando rapidamente. Le imprese stanno realizzando la loro importanza e stanno sfruttando questi dati accumulati per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende stanno trasformando i loro dati in insight per guidare le decisioni aziendali e migliorare le offerte di prodotti. Con la data science, di cui [l'intelligenza artificiale (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) è una parte, gli utenti possono estrarre grandi quantità di dati. Che siano strutturati o non strutturati, scopre modelli e fa previsioni basate sui dati. Un aspetto cruciale della data science è lo sviluppo di modelli di machine learning. Gli utenti sfruttano le piattaforme di ingegneria della data science e del machine learning che facilitano l'intero processo, dall'integrazione dei dati alla gestione dei modelli. Con questa singola piattaforma, data scientist, ingegneri, sviluppatori e altri stakeholder aziendali collaborano per garantire che i dati siano gestiti e estratti correttamente per ottenere significato. ### Tipi di piattaforme DSML Non tutte le piattaforme software di data science e machine learning sono progettate allo stesso modo. Questi strumenti consentono a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire [modelli di machine learning](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). Tuttavia, differiscono in termini di tipi di dati supportati e metodo e modalità di distribuzione.  **Piattaforme di data science e machine learning su cloud** Con la possibilità di archiviare dati su server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come trarne insight sia per garantirne la qualità. Le piattaforme DSML basate su cloud offrono loro la possibilità di addestrare e distribuire i modelli nel cloud. Questo aiuta anche quando questi modelli vengono integrati in varie applicazioni, poiché fornisce un accesso più facile per modificare e regolare i modelli distribuiti. **Piattaforme di data science e machine learning on-premises** Il cloud non è sempre la risposta, poiché non è sempre una soluzione praticabile. Non tutti gli esperti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per diversi motivi, tra cui la sicurezza dei dati e problemi legati alla latenza. In casi come l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi, come [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), richiedono che i dati siano sicuri. Pertanto, le soluzioni DSML on-premises possono essere vitali per alcuni professionisti, come quelli nel settore sanitario e governativo, dove la conformità alla privacy è rigorosa e talvolta necessaria. **Piattaforme edge** Alcuni strumenti e software DSML consentono di avviare algoritmi sull'edge, costituito da una rete mesh di [data center](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) che elaborano e memorizzano i dati localmente prima di essere inviati a un centro di archiviazione centralizzato o al cloud. [L'edge computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) ottimizza i sistemi di cloud computing per evitare interruzioni o rallentamenti nell'invio e ricezione dei dati. ** ** ### Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di data science e machine learning? Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle piattaforme di data science e machine learning che possono aiutare gli utenti a preparare i dati e addestrare, gestire e distribuire modelli. **Preparazione dei dati:** Le funzionalità di ingestione dei dati consentono agli utenti di integrare e ingerire dati da varie fonti interne o esterne, come applicazioni aziendali, database o dispositivi Internet of Things (IoT). Dati sporchi (cioè dati incompleti, inaccurati o incoerenti) sono un punto di partenza negativo per la costruzione di modelli di machine learning. Un cattivo addestramento AI genera cattivi modelli, che a loro volta generano cattive previsioni che possono essere utili al meglio e dannose al peggio. Pertanto, le capacità di preparazione dei dati consentono la [pulizia dei dati](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e l'augmentazione dei dati (in cui set di dati correlati vengono applicati ai dati aziendali) per garantire che il percorso dei dati inizi nel modo giusto. **Addestramento del modello:** L'ingegneria delle caratteristiche trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante ai modelli predittivi. È un passaggio chiave nella costruzione di un modello e migliora l'accuratezza del modello su dati non visti. Costruire un modello richiede di addestrarlo fornendogli dati. L'addestramento di un modello è il processo di determinazione dei valori corretti per tutti i pesi e il bias dai dati inseriti. Due metodi chiave utilizzati a questo scopo sono [l'apprendimento supervisionato e non supervisionato](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Il primo è un metodo in cui l'input è etichettato, mentre il secondo si occupa di dati non etichettati. **Gestione del modello:** Il processo non termina una volta che il modello è stato rilasciato. Le aziende devono monitorare e gestire i loro modelli per garantire che rimangano accurati e aggiornati. Il confronto dei modelli consente agli utenti di confrontare rapidamente i modelli con un punto di riferimento o con un risultato precedente per determinare la qualità del modello costruito. Molte di queste piattaforme dispongono anche di strumenti per il monitoraggio delle metriche, come l'accuratezza e la perdita. **Distribuzione del modello:** La distribuzione dei modelli di machine learning è il processo di renderli disponibili in ambienti di produzione, dove forniscono previsioni ad altri sistemi software. I metodi di distribuzione includono API REST, GUI per analisi su richiesta e altro. ### Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme di ingegneria DSML? Attraverso l'uso di piattaforme di data science e machine learning, i data scientist possono ottenere visibilità sull'intero percorso dei dati, dall'ingestione all'inferenza. Questo li aiuta a comprendere meglio cosa funziona e cosa no e fornisce loro gli strumenti necessari per risolvere i problemi se e quando si presentano. Con questi strumenti, gli esperti preparano e arricchiscono i loro dati, sfruttano le librerie di machine learning e distribuiscono i loro algoritmi in produzione. **Condividere gli insight sui dati:** Gli utenti possono condividere dati, modelli, dashboard o altre informazioni correlate con strumenti basati sulla collaborazione per promuovere e facilitare il lavoro di squadra. **Semplificare e scalare la data science:** Molte piattaforme stanno aprendo questi strumenti a un pubblico più ampio con funzionalità facili da usare e capacità di trascinamento e rilascio. Inoltre, modelli pre-addestrati e pipeline pronte all'uso su misura per compiti specifici aiutano a semplificare il processo. Queste piattaforme aiutano facilmente a scalare gli esperimenti su molti nodi per eseguire l'addestramento distribuito su grandi set di dati. **Sperimentazione:** Prima che un modello venga spinto in produzione, i data scientist trascorrono una quantità significativa di tempo lavorando con i dati e sperimentando per trovare una soluzione ottimale. I fornitori di data science e machine learning facilitano questa sperimentazione attraverso strumenti di visualizzazione dei dati, augmentazione dei dati e preparazione dei dati. Diversi tipi di strati e ottimizzatori per [deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), che sono algoritmi o metodi utilizzati per cambiare gli attributi delle reti neurali, come pesi e tasso di apprendimento, per ridurre le perdite, sono anche utilizzati nell'esperimentazione. ### Chi utilizza i prodotti di data science e machine learning? I data scientist sono molto richiesti, ma i professionisti qualificati sono scarsi. Il set di competenze è vario e vasto (ad esempio, c'è bisogno di comprendere vari algoritmi, matematica avanzata, competenze di programmazione e altro). Pertanto, tali professionisti sono difficili da trovare e richiedono una compensazione elevata. Per affrontare questo problema, le piattaforme includono sempre più funzionalità che rendono più facile sviluppare soluzioni AI, come capacità di trascinamento e rilascio e algoritmi predefiniti. Inoltre, affinché i progetti di data science possano iniziare, è fondamentale che l'azienda nel suo complesso li supporti. Le piattaforme più robuste forniscono risorse che aiutano gli utenti non tecnici a comprendere i modelli, i dati coinvolti e gli aspetti dell'azienda che sono stati impattati. **Ingegneri dei dati:** Con capacità di integrazione dei dati robuste, gli ingegneri dei dati incaricati della progettazione, integrazione e gestione dei dati utilizzano queste piattaforme per collaborare con i data scientist e altri stakeholder all'interno dell'organizzazione. **Citizen data scientist:** Con l'aumento di funzionalità più user-friendly, i citizen data scientist, che non sono professionalmente formati ma hanno sviluppato competenze sui dati, si rivolgono sempre più alle piattaforme di data science e machine learning per portare l'AI nelle loro organizzazioni. **Data scientist professionisti:** I data scientist esperti utilizzano queste soluzioni per scalare le operazioni di data science lungo il ciclo di vita, semplificando il processo dall'esperimentazione alla distribuzione e accelerando l'esplorazione e la preparazione dei dati, nonché lo sviluppo e l'addestramento dei modelli. **Stakeholder aziendali:** Gli stakeholder aziendali utilizzano questi strumenti per ottenere chiarezza sui modelli di machine learning e comprendere meglio come si collegano con l'azienda nel suo complesso e le sue operazioni. ### Quali sono le alternative alle piattaforme di data science e machine learning? Le alternative alle soluzioni di data science e machine learning possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente: [Software di operationalization AI & machine learning](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** A seconda del caso d'uso, le aziende potrebbero considerare il software di operationalization AI e machine learning. Questo software non fornisce una piattaforma per lo sviluppo completo end-to-end di modelli di machine learning, ma può fornire funzionalità più robuste per l'operazionalizzazione di questi algoritmi. Questo include il monitoraggio della salute, delle prestazioni e dell'accuratezza dei modelli. [Software di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Le piattaforme di data science e machine learning sono ottime per lo sviluppo su larga scala di modelli, che si tratti di [computer vision](https://learn.g2.com/computer-vision), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altro. Tuttavia, in alcuni casi, le aziende potrebbero desiderare una soluzione più facilmente disponibile pronta all'uso, che possano utilizzare in modo plug-and-play. In tal caso, possono considerare il software di machine learning, che richiederà meno tempo di configurazione e costi di sviluppo. Esistono molti tipi diversi di algoritmi di machine learning che svolgono una varietà di compiti e funzioni. Questi algoritmi possono consistere in altri più specifici, come l'apprendimento delle regole di associazione, [reti bayesiane](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), clustering, apprendimento degli alberi decisionali, algoritmi genetici, sistemi di classificazione dell'apprendimento e macchine a vettori di supporto, tra gli altri. Questo aiuta le organizzazioni a cercare soluzioni puntuali. ### **Software e servizi correlati alle piattaforme di ingegneria della data science e machine learning** Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle piattaforme DSML includono: [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Il software di preparazione dei dati aiuta le aziende con la gestione dei loro dati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Sebbene le piattaforme di data science e machine learning offrano funzionalità di preparazione dei dati, le aziende potrebbero optare per uno strumento di preparazione dedicato. [Software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La maggior parte delle aziende ha molte fonti di dati disparate e per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse ospitano dati provenienti da più database e applicazioni aziendali, il che consente agli strumenti di business intelligence e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati ingeriti dalle piattaforme di data science e machine learning. [Software di etichettatura dei dati](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Per avviare l'apprendimento supervisionato, è fondamentale avere dati etichettati. Mettere in atto uno sforzo di etichettatura sistematico e sostenuto può essere facilitato dal software di etichettatura dei dati, che fornisce un set di strumenti per le aziende per trasformare i dati non etichettati in dati etichettati e costruire algoritmi AI corrispondenti. [Software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) consente alle applicazioni di interagire con il linguaggio umano utilizzando un algoritmo di deep learning. Gli algoritmi NLP inseriscono il linguaggio e forniscono una varietà di output basati sul compito appreso. Gli algoritmi NLP forniscono [riconoscimento vocale](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [generazione del linguaggio naturale (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), che converte i dati in un linguaggio umano comprensibile. Alcuni esempi di utilizzi dell'NLP includono [chatbot](https://www.g2.com/categories/chatbots), applicazioni di traduzione e [strumenti di monitoraggio dei social media](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) che scansionano le reti sociali per menzioni. ### Sfide con le piattaforme DSML Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide.  **Requisiti dei dati:** È necessaria una grande quantità di dati per la maggior parte degli algoritmi AI per apprendere ciò che è necessario. Gli utenti devono addestrare gli algoritmi di machine learning utilizzando tecniche come l'apprendimento per rinforzo, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato per costruire un'applicazione veramente intelligente. **Carenza di competenze:** C'è anche una carenza di persone che comprendono come costruire questi algoritmi e addestrarli per eseguire le azioni necessarie. L'utente comune non può semplicemente avviare un software AI e far sì che risolva tutti i loro problemi. **Bias algoritmico:** Sebbene la tecnologia sia efficiente, non è sempre efficace ed è segnata da vari tipi di bias nei dati di addestramento, come bias razziali o di genere. Ad esempio, poiché molti algoritmi di riconoscimento facciale sono addestrati su set di dati con principalmente volti maschili bianchi, altri sono più propensi a essere identificati erroneamente dai sistemi. ### Quali aziende dovrebbero acquistare piattaforme di ingegneria DSML? L'implementazione dell'AI può avere un impatto positivo sulle aziende in una serie di settori diversi. Ecco alcuni esempi: **Servizi finanziari:** L'AI è ampiamente utilizzata nei servizi finanziari, con le banche che la utilizzano per tutto, dallo sviluppo di algoritmi di punteggio di credito all'analisi dei documenti di guadagno per individuare tendenze. Con le soluzioni software di data science e machine learning, i team di data science possono costruire modelli con i dati aziendali e distribuirli a applicazioni interne ed esterne. **Sanità:** Nel settore sanitario, le aziende possono utilizzare queste piattaforme per comprendere meglio le popolazioni di pazienti, come prevedere le visite in ospedale e sviluppare sistemi che possano abbinare le persone a studi clinici rilevanti. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede molto tempo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando la data science per accelerare il processo, utilizzando dati da studi precedenti, articoli di ricerca e altro. **Retail:** Nel retail, soprattutto nell'e-commerce, la personalizzazione è fondamentale. I principali rivenditori stanno sfruttando queste piattaforme per fornire ai clienti esperienze altamente personalizzate basate su fattori come il comportamento precedente e la posizione. Con il machine learning in atto, queste aziende possono mostrare materiale altamente rilevante e catturare l'attenzione dei potenziali clienti.  ### Come scegliere la migliore piattaforma di data science e machine learning (DSML) #### Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per le piattaforme DSML Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la sua prima piattaforma di data science e machine learning, o ovunque si trovi nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare l'opzione migliore. Il primo passo nel processo di acquisto deve coinvolgere un'attenta analisi dei dati dell'azienda. Poiché una parte fondamentale del percorso di data science coinvolge l'ingegneria dei dati (cioè la raccolta e l'analisi dei dati), le aziende devono garantire che la qualità dei loro dati sia alta e che la piattaforma in questione possa gestire adeguatamente i loro dati, sia in termini di formato che di volume. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti critici e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno. Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro. A seconda dell'ambito di distribuzione, produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di data science potrebbe essere utile. #### Confrontare i prodotti DSML **Creare una lista lunga** Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare una lista corta** Dalla lista lunga dei fornitori, è utile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre demo** Per garantire un confronto approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nella lista corta utilizzando lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare in modo simile e vedere come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione delle piattaforme DSML **Scegliere un team di selezione** Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano gli interessi, le competenze e il tempo giusti per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti, multitasking e assumendo più responsabilità. **Negoziazione** Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda non significa che sia fisso (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o a raccomandare il prodotto ad altri. **Decisione finale** Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno. ### Costo delle piattaforme di data science e machine learning Come accennato in precedenza, le piattaforme di data science e machine learning sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra i due potrebbero differire, con il primo che spesso richiede più costi infrastrutturali iniziali.  Come con qualsiasi software, queste piattaforme sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti di utilizzo. I fornitori DSML potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo grado di supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione. Una volta impostate, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuite nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarle a trarre insight dai loro dati e ottenere il massimo dal software. #### Ritorno sull'investimento (ROI) Le aziende decidono di distribuire piattaforme di data science e machine learning con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati. Come accennato in precedenza, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-distribuzione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma. ### Implementazione delle piattaforme di data science e machine learning **Come vengono implementati gli strumenti software DSML?** L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che si tratti di uno specialista di implementazione del fornitore o di una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace. **Chi è responsabile dell'implementazione della piattaforma DSML?** Potrebbe essere necessario molte persone o team per distribuire correttamente una piattaforma di data science, inclusi ingegneri dei dati, data scientist e ingegneri del software. Questo perché, come accennato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, una persona o anche un team raramente ha una comprensione completa di tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale in atto, un'azienda può iniziare a mettere insieme i suoi dati e iniziare il percorso della data science, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati. **Qual è il processo di implementazione per i prodotti di data science e machine learning?** In termini di implementazione, è tipico che la piattaforma venga distribuita in modo limitato e successivamente distribuita in modo più ampio. Ad esempio, un marchio retail potrebbe decidere di testare A/B l'uso di un algoritmo di personalizzazione per un numero limitato di visitatori del suo sito per comprendere meglio come sta funzionando. Se la distribuzione ha successo, il team di data science può presentare i loro risultati al team di leadership (che potrebbe essere il CTO, a seconda della struttura dell'azienda). Se la distribuzione non ha successo, il team può tornare al tavolo da disegno per determinare cosa è andato storto. Questo comporterà l'esame dei dati di addestramento e degli algoritmi utilizzati. Se provano di nuovo, ma nulla sembra avere successo (cioè, il risultato è errato o non c'è miglioramento nelle previsioni), l'azienda potrebbe dover tornare alle basi e rivedere i loro dati. **Quando dovresti implementare gli strumenti DSML?** Come accennato in precedenza, l'ingegneria dei dati, che coinvolge la preparazione e la raccolta dei dati, è una caratteristica fondamentale dei progetti di data science. Pertanto, le aziende devono fare della messa in ordine dei loro dati la loro massima priorità, garantendo che non ci siano record duplicati o campi disallineati. Sebbene questo possa sembrare basilare, non lo è affatto. Dati errati come input risulteranno in dati errati come output.  ### Tendenze delle piattaforme di data science e machine learning **AutoML** AutoML aiuta ad automatizzare molti compiti necessari per sviluppare applicazioni AI e machine learning. Gli usi includono la preparazione automatica dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata, la fornitura di spiegabilità per i modelli e altro. **AI incorporata** La funzionalità di machine e deep learning è sempre più incorporata in quasi tutti i tipi di software, indipendentemente dal fatto che l'utente ne sia consapevole. Utilizzare l'AI incorporata all'interno di software come [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automazione del marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluzioni di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ci consente di semplificare i processi, automatizzare determinati compiti e ottenere un vantaggio competitivo con capacità predittive. L'AI incorporata potrebbe gradualmente prendere piede nei prossimi anni e potrebbe farlo nello stesso modo in cui la distribuzione cloud e le capacità mobili hanno fatto nell'ultimo decennio. Alla fine, i fornitori potrebbero non aver bisogno di evidenziare i benefici del loro prodotto dal machine learning poiché potrebbe essere semplicemente assunto e atteso. **Machine learning come servizio (MLaaS)** L'ambiente software si è spostato verso una struttura di microservizi più granulare, in particolare per le esigenze delle operazioni di sviluppo. Inoltre, il boom dei servizi di infrastruttura cloud pubblica ha permesso alle grandi aziende di offrire servizi di sviluppo e infrastruttura ad altre aziende con un modello pay-as-you-use. Il software AI non è diverso, poiché le stesse aziende forniscono [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) per altre imprese. Gli sviluppatori sfruttano rapidamente questi algoritmi e soluzioni predefiniti fornendo loro i loro dati per ottenere insight. Utilizzare sistemi costruiti da aziende di livello enterprise aiuta le piccole imprese a risparmiare tempo, risorse e denaro eliminando la necessità di assumere sviluppatori di machine learning qualificati. MLaaS crescerà ulteriormente man mano che le aziende continueranno a fare affidamento su questi microservizi e la necessità di AI aumenterà. **Spiegabilità** Quando si tratta di algoritmi di machine learning, specialmente deep learning, può essere difficile spiegare come siano giunti a determinate conclusioni. L'AI spiegabile, nota anche come XAI, è il processo mediante il quale il processo decisionale degli algoritmi viene reso trasparente e comprensibile agli esseri umani. La trasparenza è il principio più prevalente nella letteratura attuale sull'etica dell'AI, e quindi la spiegabilità, un sottoinsieme della trasparenza, diventa cruciale. Le piattaforme di data science e machine learning stanno includendo sempre più strumenti per la spiegabilità, che aiutano gli utenti a costruire la spiegabilità nei loro modelli e a soddisfare i requisiti di spiegabilità dei dati nella legislazione come la legge sulla privacy dell'Unione Europea e il GDPR.