--- title: BigML Reviews meta_title: 'Recensioni BigML 2026: Dettagli, Prezzi e Funzionalità | G2' meta_description: Filtra le recensioni di 24 per dimensione dell'azienda, ruolo o settore degli utenti per scoprire come BigML funziona per un'azienda come la tua. aggregate_rating: rating_value: 4.7 review_count: 24 scale: '5' date_modified: '2026-06-14' parent_category: name: Intelligenza Artificiale url: https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence --- # BigML Reviews **Vendor:** BigML **Category:** [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 24 ## About BigML Goditi il potere del Machine Learning Programmatico ## BigML Reviews ### 1. La mia esperienza con BigML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Siddharth S. | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** May 12, 2023 **Cosa Le piace di più di BigML?** BigML è un ottimo strumento nel campo del Machine Learning grazie ai suoi modelli di lavoro dinamici. BigML che ho usato è la classificazione del set di dati ed è molto facile e responsabile. **Cosa non Le piace di BigML?** Per quanto riguarda la mia esperienza, nulla di particolare, ma a volte l'accuratezza può variare, tuttavia il set di dati diventa più filtrato dopo l'uso di BigML. A volte sembra confusione, ma non è affatto così. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Per quanto riguarda i benefici, BigML funziona bene con diversi tipi di dataset. E mi offre un'esperienza migliore. Risolvi enormi dataset dinamici nei miei progetti. È il migliore dal mio punto di vista. ### 2. Piattaforma di Machine Learning basata su cloud per l'elaborazione dei dati **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nitin Y. | Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** May 04, 2023 **Cosa Le piace di più di BigML?** La cosa migliore è che supporta molti algoritmi di ML e formati di dati e ha anche trovato una piattaforma basata su cloud per il pre-processing dei dati. È anche integrato con Excel e Tableau. **Cosa non Le piace di BigML?** Ho trovato che è una grande piattaforma per l'elaborazione dei dati, ma il mio team ha riscontrato alcuni problemi durante l'importazione e la formattazione dei dati. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Ci aiuta a distribuire i modelli creativi e a eseguire la pre-elaborazione dei dati. È come un data scientist di livello superiore per la nostra industria che analizza i dati in modo molto efficace e li elabora facilmente, il che ci avvantaggia nel risparmiare denaro e tempo. ### 3. Potente piattaforma cloud di Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prit S. | Project Manager, Software per computer, Mid-Market (51-1000 dip.) **Reviewed Date:** June 08, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Questa è una grande piattaforma dove si può facilmente trovare qualsiasi algoritmo relativo al Machine Learning. Sì, forniscono anche molti set di dati che aiutano davvero nell'apprendimento e nella comprensione dell'API di BigML. La documentazione è davvero buona e all'altezza delle aspettative. **Cosa non Le piace di BigML?** Non è un servizio gratuito, mentre si possono facilmente trovare molte librerie open source come scikit-learn che soddisfano lo scopo ed è persino gratuito. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Ci sono diversi set di dati gratuiti disponibili, che vengono visualizzati direttamente sulla dashboard quando accedi. Ti consiglio di giocare con questi set di dati, ti fornirà una breve informazione su come funziona l'API di BigML. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Distribuire modelli su BigML cloud che vengono utilizzati per eseguire vari compiti di ML utilizzando la potente API di BigML. ### 4. API di Apprendimento Automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Riya T. | Senior Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 16, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Il loro supporto clienti è ottimo, ogni volta che affronto un problema viene risolto entro uno o due giorni. A parte questo, il loro servizio è anche eccellente, mi è piaciuto molto questo concetto in cui forniscono ogni algoritmo di Machine Learning semplicemente usando un'API, che può essere utilizzata in qualsiasi linguaggio di programmazione. Penso che sia davvero una cosa fantastica. Inoltre, il loro sito web ha una buona UI/UX. **Cosa non Le piace di BigML?** Ho sempre bisogno di una connessione internet per testare la mia applicazione o anche dopo aver creato un prodotto completamente funzionante. Non forniscono supporto offline come la famosa libreria di machine learning scikit-learn, che è anch'essa open source. BigML è un servizio a pagamento mentre possiamo trovare molti servizi in questo mercato che sono gratuiti. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Forniscono alcuni set di dati gratuitamente per esplorare, usali per scopi di apprendimento e comprensione. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Utilizzandolo in applicazioni dove eseguiamo compiti di Machine Learning. ### 5. Piattaforma Cloud di Apprendimento Automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Harsh P. | Software Developer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 15, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** La cosa migliore di BigML è che non hai bisogno di alcun file sul tuo sistema locale, basta una connessione internet e l'API ti permetterà di fare tutto ciò che desideri, dalla distribuzione del modello alla previsione. Puoi salvare il modello sul cloud e utilizzarlo da qualsiasi dispositivo tu voglia. Inoltre, un'altra cosa che vorrei menzionare sono i dataset gratuiti che forniscono per sperimentare con i tuoi modelli, c'è una vasta gamma di dataset che si possono utilizzare direttamente con l'API. **Cosa non Le piace di BigML?** Abbiamo utilizzato BigML per molto tempo e non abbiamo mai riscontrato problemi. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Offrono una varietà di set di dati gratuiti, consiglio di usarli mentre ti familiarizzi con la piattaforma. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Distribuire modelli di ML su una struttura cloud che forniscono per utilizzarli in diversi progetti che costruiamo nella nostra organizzazione. ### 6. Su Cloud Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jaimil M. | Project Manager, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** April 17, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** - L'interfaccia utente/esperienza utente del sito web è ottima. - Supporta più lingue ed è facile da usare. - Ampia gamma di dataset gratuiti con cui giocare. - Fornisce quasi tutti gli algoritmi di Machine Learning che sono anche ottimizzati. **Cosa non Le piace di BigML?** - Non è gratuito e offre pochissimi vantaggi nel pacchetto gratuito. - È sempre necessaria una connessione Internet poiché funziona completamente su Web API. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Sperimenta con l'ampia gamma di set di dati gratuiti per comprendere gli algoritmi che forniscono. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Creare modelli di Machine Learning e usarli per svolgere vari compiti di Machine Learning nella nostra organizzazione. ### 7. La migliore API ML di sempre **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bhargavi S. | Software Developer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 09, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Mi piace molto che fornisca il servizio come un'API REST. È così veloce ed efficiente che mi affido sempre ad essa per tutti i prodotti che sviluppo. **Cosa non Le piace di BigML?** Nella versione di prova gratuita limita lo spazio di archiviazione, il che costringe a comprare un pacchetto a pagamento. Mi piacerebbe davvero consigliarlo se offrisse più vantaggi nel pacchetto gratuito. Si limita a scopi professionali e non può essere utilizzato per scopi di apprendimento. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Usa i set di dati di esempio che forniscono sul sito web per scopi di pratica, aiutano davvero a capire come funzionano gli algoritmi. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Lo uso quasi ovunque ci sia l'uso del Machine Learning. Per tutti i prodotti che coinvolgono il Machine Learning che sviluppiamo alla Soni Tech, usiamo sempre BigML. ### 8. Piattaforma cloud di apprendimento automatico **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhinash P. | CEO, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 10, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Ha quasi tutti gli algoritmi di apprendimento automatico implementati, che si possono utilizzare al volo senza alcuna esitazione grazie all'API facilmente accessibile. **Cosa non Le piace di BigML?** È una piattaforma completamente cloud, dove si deve dipendere dalla connessione internet. Niente internet, niente BigML. Sarebbe stato meglio se ci fosse stato un qualche tipo di supporto offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** È facile da usare, ma ti consiglio comunque di iniziare a imparare da scikit-learn: http://scikit-learn.org/ poiché è molto ben documentato e ha anche supporto offline, e poi passare a BigML. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Creare prodotti che utilizzano l'apprendimento automatico. ### 9. Apprendimento Automatico su Cloud **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** February 08, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Gli algoritmi che fornisce sono veloci e anche efficienti. Inoltre, un altro vantaggio è che non abbiamo bisogno di alcuno spazio di archiviazione locale, funziona completamente su cloud e Web API. **Cosa non Le piace di BigML?** Lo sto usando da molto tempo e non ho riscontrato problemi. Sono soddisfatto dell'esperienza, quindi direi 'nessun dislike' per BigML. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Insieme agli algoritmi, BigML fornisce molti dataset che possono essere utilizzati per avere una conoscenza di base di un particolare algoritmo. Quindi, per scopi di pratica, consiglio vivamente di utilizzare questi dataset. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Utilizzando l'API Web di BigML nelle diverse applicazioni che sviluppiamo presso Soni Tech, dove è richiesto un po' o molto Machine Learning. ### 10. Apprendimento automatico sul cloud **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vaidehi P. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 04, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** La disponibilità di archiviazione su cloud è una delle cose che mi piacciono di più di BigML. Puoi usarla per archiviare i tuoi dataset o anche modelli addestrati su cloud in modo da poterli utilizzare facilmente ovunque tu voglia. **Cosa non Le piace di BigML?** La documentazione non soddisfa veramente le esigenze. Ci sono molte più cose che BigML può fare e che dovrebbero essere ben spiegate nella documentazione. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Durante il primo utilizzo, usa i dataset forniti per comprendere bene il processo di funzionamento, in modo da poter formattare correttamente i tuoi dataset in seguito. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Stiamo lavorando su Machine Learning, quindi con l'aiuto di BigML abbiamo costruito molti modelli di machine learning utilizzati per scopi diversi, dalla classificazione al clustering. ### 11. Apprendimento automatico al volo **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Prabhat G. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 03, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** Fornisce API facili da usare per algoritmi di apprendimento automatico e può essere utilizzato come archiviazione cloud per gestire dati di ML, che potrebbero essere un dataset o un algoritmo personalizzato. **Cosa non Le piace di BigML?** Tutte le API richiedono una connessione a Internet, non funzioneranno per i sistemi offline. È necessario un qualche tipo di supporto offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Ci sono vari set di dati forniti e anche diversi esempi, consiglio di dare un'occhiata per aiutarti a capire come funziona bigML. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Utilizzando le API di bigML per algoritmi di machine learning che altrimenti richiederebbero di lavorare di più sulla parte di ML e non sul progetto. ### 12. Ottima API di Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Richa R. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** January 10, 2018 **Cosa Le piace di più di BigML?** Oltre agli algoritmi, fornisce anche molti set di dati, il che aiuta davvero a capire come funziona realmente e a mettersi direttamente all'opera con il servizio. **Cosa non Le piace di BigML?** Offre pochissimi vantaggi, ad esempio: pochissimo spazio di archiviazione con l'account gratuito, ci dovrebbe essere una maggiore offerta di vantaggi con l'account gratuito. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** BigML fornisce molti set di dati, usali. Personalmente mi hanno aiutato molto. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Sviluppare software di apprendimento automatico ### 13. Archiviazione Cloud + Algoritmi ML in un unico pacchetto **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Aarohi G. | CEO, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 03, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Algoritmi disponibili che possono essere utilizzati con il supporto di API semplici. - Sono disponibili anche diversi set di dati che possono essere utilizzati per addestrare modelli di base. - Archiviazione su cloud. - Supporta più lingue. **Cosa non Le piace di BigML?** Non può funzionare offline, tutto funziona su API basate sul web che richiedono internet. Anche per semplici modifiche ho bisogno di una connessione internet. Dovrebbe esserci supporto offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Non ci sono abbastanza tutorial disponibili, se sei un principiante usa scikit-learn. È meglio, ha una buona documentazione e molti video tutorial sono disponibili su internet. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Costruire prodotti basati su machine learning utilizzando l'API di BigML. - Utilizzare la funzione di archiviazione cloud per memorizzare i modelli addestrati. ### 14. Repository cloud per modelli di Machine Learning e molto altro **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rishab G. | CEO, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 28, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Funzionalità di archiviazione cloud, dove puoi memorizzare i tuoi modelli addestrati e set di dati, che possono essere utilizzati ovunque con l'accesso a Internet. - I tutorial, sono di grande aiuto! **Cosa non Le piace di BigML?** L'intero framework è basato su API, quindi non puoi giocare con i dati quando sei offline. È un problema importante che affronto continuamente. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Se sei un principiante, prova prima scikit-learn o qualche altra libreria migliore, poiché BigML non offre supporto offline ed è più di tipo professionale. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Mantenere e gestire i modelli di Machine Learning. - Sviluppare progetti basati su ML utilizzando l'API, che è molto semplice da usare. ### 15. Molti dati e facile da usare (finora) **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Melanie C. | Founding Partner, Commercio e sviluppo internazionale, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 02, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** Stiamo ancora implementando, ma finora tutto bene, ci piace la quantità di moduli predittivi che possiamo impostare, i quali ci aiuteranno a stratificare i dati per la mappatura e il contatto con le comunità in cui lavoriamo. **Cosa non Le piace di BigML?** Finora niente altro che assicurarci di non avere un errore dell'operatore durante la nostra configurazione per garantire di ottenere il giusto output predittivo. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Speriamo di utilizzare bigML nel nostro progetto di ricerca attualmente focalizzato in un'area urbana con oltre 1 milione di persone. Parte di ciò che speriamo di fare con bigML è prevedere l'uso tecnologico (internet) basato sui dati dei sondaggi che raccogliamo in un periodo di 5-9 mesi. I risultati che speriamo ci permetteranno di sviluppare raccomandazioni (politiche e pianificazione) per i governi locali, le istituzioni pubbliche e i cittadini. ### 16. Apprendimento automatico con BigML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tejasvini V. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 02, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Supporto per l'archiviazione cloud. - Set di dati di esempio forniti. - Ha implementato algoritmi per il clustering e la classificazione che possono essere utilizzati tramite API. **Cosa non Le piace di BigML?** - Nel pacchetto gratuito offre pochissimo spazio di archiviazione e limita anche il numero di attività. - L'intero framework è basato su API e non ha supporto offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Usa scikit-learn prima di usare bigML. Ha una buona documentazione e molti tutorial disponibili su internet. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Utilizzare come archiviazione cloud per modelli addestrati e dataset in modo da poterli accedere da remoto. - Utilizzare l'API di diversi algoritmi per sviluppare applicazioni. ### 17. Eleva l'esperienza di apprendimento automatico **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Haripreet R. | Senior Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 05, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** Struttura di archiviazione cloud dove posso memorizzare set di dati utili e modelli addestrati che possono essere direttamente accessibili tramite API al volo. **Cosa non Le piace di BigML?** bigML è una grande piattaforma per sviluppare progetti basati sull'apprendimento automatico. La sto usando da molto tempo, onestamente nessun difetto. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Ha molti esempi e set di dati di esempio, dare un'occhiata a quelli sarebbe di grande aiuto per i principianti. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Implementazione di algoritmi di apprendimento automatico utilizzando API per lo sviluppo di progetti per i clienti. ### 18. Ottimo per strumenti di data science leggeri **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Software per computer | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 30, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Configurazione semplice per caricare i dati - Facile impostare le variabili target - Facile ignorare le variabili **Cosa non Le piace di BigML?** - Crea automaticamente variabili di data inutilmente - Ci vuole un po' di tempo per capire come configurare i vari modelli - L'elaborazione dei thread concorrenti è limitata in base ai tuoi livelli **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Ci sono molti strumenti che hanno proposte di valore simili. Questo è uno strumento non destinato a tutti, ma molto probabilmente a un utente aziendale che ha una solida comprensione della scienza dei dati tecnica. Se non hai un background in scienza dei dati, prima segui un corso intensivo o considera l'acquisto di un libro per avere più contesto su come sfruttare le metodologie della scienza dei dati. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** In generale, cerchiamo di risolvere per obiettivi sia di buoni che di cattivi risultati (acquisizione clienti contro abbandono). Sfruttando un po' di machine learning pronto all'uso, possiamo comunque ottenere la maggior parte delle nostre intuizioni senza dover assumere consulenti esterni o una risorsa a tempo pieno. ### 19. BigML - Una libreria di Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Purav A. | Assistant Project Manager, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 02, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Archiviazione cloud per modelli di ML. - Fornisce un'ampia gamma di dataset per modelli di classificazione e clustering. - L'API è facile da usare. **Cosa non Le piace di BigML?** - Nessun supporto offline. - È complesso fino a un certo punto, un'opzione migliore sarebbe scikit-learn: http://scikit-learn.org/ per i principianti. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Ci sono molti set di dati che puoi facilmente utilizzare per addestrare i tuoi modelli. Puoi anche utilizzare direttamente i modelli addestrati tramite API. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Utilizzando come repository cloud per tutti i nostri modelli addestrati. - Sviluppando progetti con API facili e semplici da usare. ### 20. Facilita l'apprendimento automatico con BigML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Rayan V. | Senior Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 01, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Archiviazione cloud per modelli di Machine Learning. - Supporto per più lingue. - Puoi automatizzare i tuoi flussi di lavoro di Machine Learning. **Cosa non Le piace di BigML?** Funziona completamente su API, quindi hai sempre bisogno di una connessione internet e non puoi operare quando sei offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Usa i modelli già implementati per compiti di base, sono efficienti e anche precisi. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Usarlo come archiviazione cloud per modelli di Machine Learning. - Creare progetti utilizzando algoritmi altamente efficienti di BigML che possono essere facilmente accessibili tramite API. ### 21. Implementa algoritmi di ML e anche un'archiviazione cloud per i modelli **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jaykishan B. | Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** October 23, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** - Archiviazione cloud per modelli. - Documentazione dettagliata. - Facile da distribuire su qualsiasi piattaforma in quanto basato su API. **Cosa non Le piace di BigML?** Hai sempre bisogno di una connessione internet per giocare con il codice poiché funziona completamente su API. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Se sei un principiante, non saltare direttamente a bigML, prova prima scikit-learn: http://scikit-learn.org/ e poi usa questa piattaforma poiché è un po' più complessa di scikit-learn. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** - Creare app e software basati su algoritmi di Machine Learning. - Archiviazione cloud per i modelli sviluppati. ### 22. Potenzia il Machine Learning con bigML **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Piyush T. | Senior Software Engineer, Software per computer, Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** December 05, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** È facile da gestire e semplice da usare. Possiamo implementare direttamente modelli di machine learning tramite API. **Cosa non Le piace di BigML?** Personalmente penso che ci dovrebbe essere un qualche tipo di supporto offline. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** Consulta gli esempi, ce ne sono molti con una buona spiegazione. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Implementazione di algoritmi di Machine Learning utilizzando semplici API nei progetti. ### 23. ML per entusiasti primi adottanti senza esperienza in ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Risoluzione alternativa delle controversie | Piccola impresa (50 o meno dip.) **Reviewed Date:** November 29, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** Prova gratuita, supporto del prodotto, con esperienza minima per i principianti di ML **Cosa non Le piace di BigML?** ML DL è ancora un campo esperto, per chi ha difficoltà, BigML è un ottimo trampolino di lancio. **Raccomandazioni per chi sta considerando BigML:** matelabs.in è un'alternativa interessante. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** progetti ### 24. BigML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utente verificato in Consulenza manageriale | Enterprise (> 1000 dip.) **Reviewed Date:** September 30, 2017 **Cosa Le piace di più di BigML?** Non ricordo esattamente come usarlo, ma era facile da usare, il che è importante per me. **Cosa non Le piace di BigML?** Non c'era molto che ricordassi di non aver gradito. **Quali problemi sta risolvendo BigML e in che modo La sta aiutando?** Efficienza nella produttività - [View BigML pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/it/products/bigml/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-20+17%3A38%3A51+-0500&secure%5Bsession_id%5D=f2f1dd71-2467-44f6-95a7-3cc54d4f7009&secure%5Btoken%5D=756be1eb45004e4d57fcb9ae7752174f6a30dd7a2eccc3cf27f6f2cc0ca3b558&format=llm_user) ## BigML Features **Sistema** - Ingestione e Manipolazione dei Dati **Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice** - Profilazione automatica dei dati e valutazione della qualità - Supporto per connettori multi-sorgente - Rilevamento del cambiamento / Deriva dello schema **Strumento Statistico** - Scripting - Estrazione dei dati - Algoritmi **Sviluppo del Modello** - Supporto Linguistico - Trascina e Rilascia - Algoritmi Pre-Costruiti - Addestramento del modello **Sviluppo del modello** - Ingegneria delle caratteristiche **Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice** - Algoritmo Guidato & Raccomandazione di Iperparametri - Estensibilità del Codice - Ingegneria delle Caratteristiche Automatizzata **Analisi dei dati** - Analisi - Interazione dei dati **Servizi di Machine/Deep Learning** - Visione artificiale - Elaborazione del Linguaggio Naturale - Generazione del Linguaggio Naturale - Reti Neurali Artificiali **Servizi di Machine/Deep Learning** - Comprensione del linguaggio naturale - Apprendimento Profondo **Prendere decisioni** - Modellazione - Visualizzazioni dei dati - Generazione del rapporto - Unificazione dei dati **Distribuzione** - Servizio gestito - Applicazione - Scalabilità **Intelligenza Artificiale Generativa** - Generazione di Testo AI - Riassunto del testo AI **Intelligenza Artificiale Generativa** - Generazione di Testo AI - Riassunto del testo AI - Testo-a-Immagine AI **Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico** - Esecuzione autonoma dei compiti - Pianificazione a più fasi - Integrazione tra sistemi - Apprendimento Adattivo - Interazione in Linguaggio Naturale - Assistenza Proattiva - Prendere decisioni ## Top BigML Alternatives - [Altair AI Studio](https://www.g2.com/it/products/rapidminer-studio/reviews) - 4.6/5.0 (494 reviews) - [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) - 4.6/5.0 (801 reviews) - [Dataiku](https://www.g2.com/it/products/dataiku/reviews) - 4.4/5.0 (201 reviews)