# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 16

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) fornecem ferramentas para construir, implantar e monitorar algoritmos de aprendizado de máquina, combinando dados com modelos inteligentes de tomada de decisão para apoiar soluções de negócios. Essas plataformas podem oferecer algoritmos pré-construídos e fluxos de trabalho visuais para usuários não técnicos ou exigir habilidades de desenvolvimento mais avançadas para a criação de modelos complexos.

### Capacidades Principais do Software de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML)

Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML), um produto deve:

- Apresentar uma maneira para os desenvolvedores conectarem dados a algoritmos para que eles possam aprender e se adaptar
- Permitir que os usuários criem algoritmos de aprendizado de máquina e/ou ofereçam algoritmos pré-construídos para usuários iniciantes
- Fornecer uma plataforma para implantar IA em escala

### Como o Software DSML Difere de Outras Ferramentas

As plataformas DSML diferem das ofertas tradicionais de plataforma como serviço (PaaS) ao fornecer funcionalidades específicas de aprendizado de máquina, como algoritmos pré-construídos, fluxos de trabalho de treinamento de modelos e recursos automatizados que reduzem a necessidade de ampla expertise em ciência de dados.

### Insights do G2 sobre Software DSML

Com base nas tendências de categoria no G2, o valor do desenvolvimento de modelos simplificado, facilidade de implantação e opções que apoiam tanto praticantes não técnicos quanto avançados através de interfaces visuais ou fluxos de trabalho baseados em codificação.





## Best Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina At A Glance

- **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/pt/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Mais Tendência:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/pt/products/rapidcanvas/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)


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### ThoughtSpot

ThoughtSpot é a empresa de Plataforma de Análise Agente para empresas. Com linguagem natural e IA, a ThoughtSpot capacita todos em uma organização a fazer perguntas sobre dados, obter respostas e tomar medidas. Com código para equipes de dados e sem código para usuários de negócios, a ThoughtSpot é intuitiva o suficiente para qualquer pessoa usar, mas construída para lidar com grandes e complexos dados em nuvem em escala. Clientes como Coca-Cola, Hilton Worldwide e Capital One estão desbloqueando todo o potencial de seus dados com a ThoughtSpot.



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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [floatz AI](https://www.g2.com/pt/products/floatz-ai/reviews)
  Floatz AI está revolucionando a disseminação e descoberta do conhecimento científico ao aproveitar a inteligência artificial para otimizar os processos de pesquisa. Reconhecendo os desafios impostos pelo volume esmagador de informações científicas e formatos de publicação desatualizados, a Floatz AI introduz soluções inovadoras para aumentar a eficiência e colaboração na comunidade científica. Principais Características e Funcionalidades: - Motor de Busca Baseado em IA: A Floatz AI oferece um motor de busca sofisticado que compreende e conecta consultas complexas, permitindo que os pesquisadores localizem rapidamente e de forma abrangente informações científicas específicas, reduzindo assim o tempo gasto em buscas exaustivas. - Bits de Conhecimento: Para simplificar a comunicação científica, a Floatz AI introduz "Bits de Conhecimento", que destilam os resultados da pesquisa em seus componentes essenciais. Essa abordagem garante que informações críticas sejam transmitidas de forma eficiente, eliminando dados redundantes e facilitando uma compreensão mais clara. - Linguagem de Script Hashtag: Abordando a necessidade de respostas precisas para perguntas complexas, a Floatz AI desenvolveu a linguagem de script Hashtag. Esta ferramenta fornece aos usuários controle detalhado ao interagir com a IA, superando as limitações dos modelos de linguagem atuais que podem carecer de precisão em nível de pesquisa. - Vinculação de Tarefas e Automação de Fluxo de Trabalho: A Floatz AI permite a criação de dependências intrincadas entre tarefas, possibilitando a automação de fluxos de trabalho de pesquisa complexos. Ao vincular tarefas, os usuários podem executar múltiplas etapas com um único clique, aumentando a produtividade e reduzindo o esforço manual. Valor Principal e Soluções para Usuários: A Floatz AI aborda desafios críticos na comunidade científica ao modernizar a descoberta e o compartilhamento do conhecimento científico. Ao fornecer ferramentas que otimizam a recuperação de informações, simplificam a comunicação e automatizam fluxos de trabalho, a Floatz AI acelera a inovação e promove a colaboração global entre pesquisadores. Essa transformação capacita os cientistas a se concentrarem mais em descobertas inovadoras e menos em navegar pelas complexidades da gestão da informação.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [floatz AI](https://www.g2.com/pt/sellers/floatz-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Zürich, CH
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/floatz-ai (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 2. [ForePaaS](https://www.g2.com/pt/products/forepaas/reviews)
  Criar e implantar projetos de IA escaláveis é um grande desafio - exigindo habilidades especializadas e colaboração. A jornada para levá-lo até lá sem dor é nossa missão. A Plataforma ForePaaS reduz o tempo para valor e simplifica o processo de criação e implantação de aplicações de IA complexas em qualquer nuvem. É a única plataforma de orquestração de IA nativa da nuvem e colaborativa usada para criar, implantar e escalar aplicações de IA de forma fácil, rápida e econômica.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ForePaaS](https://www.g2.com/pt/sellers/forepaas)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/forepaas (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 3. [Forloop.ai](https://www.g2.com/pt/products/forloop-ai/reviews)
  Forloop.ai é uma plataforma sem código projetada para simplificar a coleta, preparação e automação de processos de dados externos. Ela permite que os usuários extraiam dados de várias fontes online, incluindo sites e plataformas de terceiros, sem exigir amplo conhecimento de programação. Ao integrar fluxos de trabalho impulsionados por IA, a Forloop.ai ajuda as empresas a transformar dados brutos em insights acionáveis, melhorando assim a tomada de decisões e a eficiência operacional. Principais Recursos e Funcionalidades: - Coleta de Dados: Extraia dados de fontes não-API, como sites, mapas e plataformas de terceiros. - Preparação de Dados: Utilize recomendações de IA para limpar, unir e agregar conjuntos de dados de acordo com as melhores práticas de ciência de dados. - Automação: Implemente ferramentas sem código para criar e gerenciar pipelines de dados, facilitando atualizações contínuas de dados e integração com sistemas internos. - Integração Personalizada de Python: Incorpore scripts Python personalizados dentro dos pipelines para aprimorar as capacidades de processamento de dados. - Agendamento e Disparadores: Configure disparadores automáticos para atualizar pipelines de dados em resposta a novas fontes de dados ou mudanças. Valor Principal e Problema Resolvido: A Forloop.ai aborda o desafio de gerenciar e utilizar dados externos de forma eficiente, fornecendo uma plataforma amigável que automatiza tarefas de extração e processamento de dados. Isso capacita as empresas a acessar dados de mercado em tempo real, adaptar-se rapidamente às mudanças do mercado e otimizar estratégias de precificação sem a necessidade de recursos técnicos extensivos. Ao reduzir o tempo e o custo associados à preparação e automação de dados, a Forloop.ai aumenta a produtividade e apoia processos de tomada de decisão baseados em dados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Forloop.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/forloop-ai)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Stockholm, SE
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/forloop-ai (13 funcionários no LinkedIn®)



  ### 4. [Foursquare Spatial H3 Hub](https://www.g2.com/pt/products/foursquare-spatial-h3-hub/reviews)
  O FSQ Spatial H3 Hub elimina barreiras tradicionais para a adoção de dados geoespaciais em modelos de ML tradicionais, fornecendo aos cientistas de dados conjuntos de dados prontos para análise que não exigem ferramentas ou expertise geoespacial especializada. Conjuntos de dados contendo informações em formatos raster e vetor são convertidos para forma tabular e indexados em células H3. Isso permite que os cientistas de dados enriqueçam facilmente seus próprios conjuntos de dados, contendo atributos como coordenadas lat/long, nomes de cidades ou códigos postais, ao unir em um índice H3 comum. Construído sobre o sistema de gerenciamento de metadados empresariais do DataHub, a plataforma garante rastreamento de linhagem de dados, versionamento e capacidades de governança que as equipes de dados empresariais exigem. Esta base possibilita a primeira oferta no FSQ Spatial H3 Hub: um Catálogo Iceberg que oferece mais de 20 conjuntos de dados abertos pré-indexados em células H3 na resolução 8, disponibilizados em uma pré-visualização gratuita. Os cientistas de dados podem acessar este catálogo a partir de sua estrutura de escolha (Spark, Python, DuckDB) e aumentar seus modelos de ML com uma rica gama de características espaciais.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Foursquare](https://www.g2.com/pt/sellers/foursquare)
- **Ano de Fundação:** 2009
- **Localização da Sede:** New York, NY
- **Twitter:** @foursquare (22,943 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/foursquare (517 funcionários no LinkedIn®)



  ### 5. [Fullsteam Health](https://www.g2.com/pt/products/fullsteam-health/reviews)
  A Fullsteam Health oferece uma plataforma inovadora de Refinaria de Dados de Saúde projetada para transformar dados de saúde de baixa qualidade em informações confiáveis e acionáveis. Originada na Universidade de Duke em 2016, esta solução automatiza o refinamento de dados clínicos, operacionais e gerados por pacientes, garantindo consistência e completude para a tomada de decisões informadas. Principais Características e Funcionalidades: - Plataforma Containerizada: Opera com segurança por trás do firewall do sistema de saúde, preservando a privacidade dos dados sem extração externa. - Ferramentas de Código Aberto: Utiliza tecnologias de código aberto para orquestrar o processo de curadoria de dados, reduzindo a necessidade de investimentos adicionais em software. - Implantação Flexível: Suporta ambientes locais e em nuvem, independente de provedores de serviços de nuvem, para integração perfeita. - Motor de Notificação Multi-Modal: Melhora o pipeline com um sistema de notificação para entregar insights e inferências diretamente nos fluxos de trabalho do sistema de saúde. - Processamento de Dados em Tempo Real: Gerencia a extração e curadoria de dados em tempo real, facilitando a implantação de visualizações, ferramentas de suporte à decisão e modelos implementáveis. Valor Principal e Soluções para Usuários: Ao automatizar o processo de curadoria de dados, a Fullsteam Health reduz significativamente o tempo e os recursos necessários para que os sistemas de saúde alcancem dados de alta qualidade. Isso leva a uma redução de 85% no tempo para valor e mais de $5 milhões em economias anuais em tecnologia. A plataforma capacita equipes clínicas com insights precisos para o cuidado ao paciente, orienta a liderança operacional na otimização da eficiência e libera a equipe de TI dos encargos de gerenciamento de dados, permitindo que se concentrem em inovação e desenvolvimento.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fullsteam Health](https://www.g2.com/pt/sellers/fullsteam-health)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 6. [FuseAI](https://www.g2.com/pt/products/fuseai/reviews)
  FuseAI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para otimizar e aprimorar o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA. Ela oferece um conjunto abrangente de ferramentas que atendem tanto a desenvolvedores iniciantes quanto experientes, permitindo o treinamento, avaliação e integração eficientes de modelos em várias aplicações. Principais Características e Funcionalidades: - Interface Amigável: Fornece um painel intuitivo para gerenciar projetos de IA, facilitando a navegação e operação. - Treinamento e Avaliação de Modelos: Suporta a criação, treinamento e avaliação de modelos de IA com parâmetros personalizáveis para atender a requisitos específicos de projetos. - Escalabilidade: Oferece soluções escaláveis que acomodam projetos de diferentes tamanhos, desde experimentos de pequena escala até aplicações empresariais de grande porte. - Capacidades de Integração: Integra-se perfeitamente com sistemas e fluxos de trabalho existentes, garantindo compatibilidade e facilidade de implantação. - Documentação Abrangente: Fornece recursos e guias extensivos para auxiliar os usuários a maximizar o potencial da plataforma. Valor Principal e Soluções para Usuários: O FuseAI aborda os desafios do desenvolvimento de modelos de IA oferecendo uma plataforma simplificada, eficiente e amigável. Ele reduz a complexidade associada à construção e implantação de soluções de IA, permitindo que os usuários se concentrem na inovação e aplicação em vez de obstáculos técnicos. Ao fornecer ferramentas escaláveis e integrativas, o FuseAI capacita as organizações a aproveitar todo o potencial da inteligência artificial, impulsionando o crescimento e a vantagem competitiva.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [FuseAI](https://www.g2.com/pt/sellers/fuseai)
- **Localização da Sede:** San Francisco, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tryfuseai (10 funcionários no LinkedIn®)



  ### 7. [Futuresearch](https://www.g2.com/pt/products/futuresearch/reviews)
  FutureSearch é uma plataforma de pesquisa impulsionada por IA, projetada para aprimorar as capacidades de análise de dados e previsão para profissionais de diversas indústrias. Ao aproveitar modelos avançados de aprendizado de máquina, o FutureSearch automatiza tarefas complexas de pesquisa, permitindo que os usuários obtenham respostas confiáveis em escala de planilhas. Seu conjunto de ferramentas, incluindo Cohort e Stockfisher, capacita os usuários a enriquecer conjuntos de dados, gerar previsões profundas e tomar decisões informadas de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Cohort: Esta ferramenta permite que os usuários gerem ou façam upload de conjuntos de dados e os enriqueçam adicionando novos dados confiáveis a cada linha. O Cohort pode pesquisar centenas de entradas simultaneamente, agilizando o processo de aumento de dados. - Stockfisher: Projetado para investidores de valor, o Stockfisher fornece previsões profundas de cada ação pública. Oferece modelos de fluxo de caixa baseados em previsões de receita, lucros e pagamentos minuciosamente pesquisadas, permitindo que os usuários identifiquem ações com os maiores retornos esperados. - Deep Research Bench: O FutureSearch avalia o desempenho de grandes modelos de linguagem (LLMs) em tarefas de pesquisa do mundo real através do Deep Research Bench. Este benchmark avalia o quão bem os agentes LLM realizam pesquisas baseadas na web, fornecendo insights sobre suas capacidades e limitações. Valor Principal e Problema Resolvido: O FutureSearch aborda o desafio de conduzir pesquisas precisas e eficientes em questões complexas e carregadas de julgamento. Ao automatizar os processos de enriquecimento de dados e previsão, reduz o tempo e o esforço necessários para uma análise aprofundada. Isso permite que os profissionais tomem decisões mais precisas com base em dados abrangentes e confiáveis, aprimorando, em última análise, a produtividade e o planejamento estratégico.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Futuresearch](https://www.g2.com/pt/sellers/futuresearch)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/futuresearch (10 funcionários no LinkedIn®)



  ### 8. [Fuzzy match](https://www.g2.com/pt/products/fuzzy-match/reviews)
  Fuzzy Match é uma ferramenta avançada de correspondência de dados desenvolvida pela Radix Analytics, projetada para transformar a forma como as organizações lidam com dados textuais. Ao aproveitar algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina, permite que os usuários pesquisem, correspondam e analisem grandes conjuntos de dados com precisão e velocidade excepcionais. Os usuários podem fazer upload de arquivos CSV ou Excel, selecionar colunas específicas para análise e realizar buscas que considerem variações de ortografia, formatação e semântica. Essa adaptabilidade garante resultados precisos mesmo ao lidar com dados diversos e formatados de maneira inconsistente. Principais Características: - Resiliência a Erros de Digitação e Ortografia: Lida efetivamente com erros tipográficos, aprimorando a precisão em motores de busca, verificadores ortográficos e tarefas de limpeza de dados. - Adaptabilidade aos Dados: Modelos se ajustam às características dos dados de entrada sem depender de regras predefinidas, gerenciando padrões e variações diversas para melhorar a precisão da correspondência. - Desempenho Aprimorado: Utiliza algoritmos avançados e técnicas de otimização para capturar semelhanças sutis em grandes conjuntos de dados ruidosos. - Melhora na Recuperação: Identifica correspondências perdidas em tarefas de recuperação de informações, facilitando a recuperação de documentos relevantes de extensos corpora. Valor Principal: Fuzzy Match aborda os desafios de inconsistência e imprecisão de dados, fornecendo uma solução robusta para correspondência e análise de dados. Ele capacita as organizações a tomarem decisões informadas e baseadas em dados, garantindo um processamento de dados preciso e eficiente. Ao automatizar o processo de correspondência e acomodar imperfeições nos dados, o Fuzzy Match reduz significativamente o esforço manual e melhora a qualidade geral dos dados, levando a uma maior eficiência operacional e resultados de negócios aprimorados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Fuzzy match](https://www.g2.com/pt/sellers/fuzzy-match)
- **Localização da Sede:** Ahmedabad, IN
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/showcase/fuzzymatch/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 9. [Gaio DataOS](https://www.g2.com/pt/products/gaio-dataos/reviews)
  Gaio DataOS é uma plataforma unificada que permite aos desenvolvedores construir pipelines de dados, integrações, fluxos ETL e modelos analíticos em um ambiente de baixo código de alto desempenho e escalável. Inclui o Data Chat para explorar dados através de LLMs como OpenAI, Deepseek e Grok, e utiliza IA para gerar dashboards dinâmicos que simplificam o desenvolvimento analítico e aceleram insights. Como um Sistema Operacional de Dados completo, centraliza todas as operações de dados e pode processar bilhões de pontos de dados em segundos, tornando-o ideal para cargas de trabalho massivas de Big Data. A plataforma possui capacidades integradas de IA, aprendizado de máquina e LLM que suportam análises avançadas, agentes inteligentes e automação de processos. Gaio promove a acessibilidade de dados para usuários de todos os níveis de habilidade, oferecendo uma Edição Comunitária gratuita e auto-hospedada via Docker para tornar ferramentas poderosas amplamente disponíveis. Com ferramentas visuais, integrações de API e automação de fluxo de trabalho, os usuários podem gerenciar dados facilmente, criar processos complexos e eliminar tarefas repetitivas. Ao consolidar várias ferramentas em uma solução, o Gaio DataOS reduz os custos operacionais enquanto permite uma colaboração eficiente da equipe através de dados, projetos e modelos compartilhados.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gaio](https://www.g2.com/pt/sellers/gaio)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Houston, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gaio (45 funcionários no LinkedIn®)



  ### 10. [GAJIX](https://www.g2.com/pt/products/gajix/reviews)
  GAJIX é uma plataforma de aprendizado impulsionada por IA, projetada para acelerar o domínio de qualquer assunto, proporcionando experiências educacionais personalizadas, abrangentes e interativas. Ao aproveitar modelos avançados de IA, o GAJIX adapta os caminhos de aprendizado às necessidades individuais, garantindo uma compreensão profunda de tópicos que vão desde Ciência da Computação e Economia até Psicologia e Marketing. A plataforma oferece um currículo completo para cada assunto, explicações personalizadas e projetos do mundo real, permitindo que os usuários apliquem seus conhecimentos na prática. Com recursos como compreensão instantânea, currículos abrangentes e exercícios de pensamento, o GAJIX capacita os alunos a alcançar seus objetivos educacionais e profissionais de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Compreensão Instantânea: Modelos impulsionados por IA fornecem explicações imediatas e personalizadas para ajudar os usuários a entender rapidamente tópicos complexos. - Currículo Abrangente: Cada assunto inclui um currículo detalhado que cobre todos os tópicos e subtópicos essenciais, garantindo uma experiência de aprendizado completa. - Caminhos de Aprendizado Personalizados: O GAJIX se adapta ao nível de conhecimento atual do usuário, oferecendo conteúdo e metas personalizadas para aumentar a motivação e o progresso. - Projetos de Experiência: Os usuários podem se envolver em projetos do mundo real que aplicam conceitos aprendidos, reforçando a compreensão através da aplicação prática. - Exercícios de Pensamento: A plataforma oferece exercícios que conectam diferentes tópicos, promovendo uma compreensão mais profunda e pensamento crítico. - Acesso Ilimitado: Os usuários podem explorar assuntos, tópicos, perguntas e projetos ilimitados sem restrições. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O GAJIX aborda os desafios dos métodos de aprendizado tradicionais ao oferecer uma experiência educacional personalizada e aprimorada por IA que acelera a compreensão e retenção. Ele elimina a necessidade de múltiplos recursos ao fornecer uma plataforma centralizada onde os usuários podem acessar conteúdo personalizado, feedback em tempo real e projetos práticos. Seja para melhorar o desempenho acadêmico, fazer a transição para uma nova carreira, garantir uma promoção ou iniciar um negócio, o GAJIX equipa os alunos com as ferramentas e conhecimentos necessários para alcançar seus objetivos de forma eficiente e eficaz.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GAJIX](https://www.g2.com/pt/sellers/gajix)
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gajix (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 11. [GapScout](https://www.g2.com/pt/products/gapscout/reviews)
  GapScout é uma ferramenta de pesquisa de mercado impulsionada por IA, projetada para ajudar empresas a identificar e capitalizar oportunidades de mercado analisando avaliações de clientes. Ao examinar sistematicamente o feedback de várias plataformas, o GapScout revela temas e lacunas chave no mercado, permitindo que as empresas refinem suas ofertas, descubram novas fontes de receita, monitorem concorrentes e aprimorem estratégias de vendas. Principais Características e Funcionalidades: - Descoberta de Insights: Analisa avaliações de clientes para identificar feedbacks positivos e negativos, rastrear tendências de opinião ao longo do tempo e determinar as plataformas de avaliação mais influentes. - Análise de Concorrentes: Compara o desempenho do seu negócio com o dos concorrentes, destacando pontos fortes, fraquezas e razões pelas quais os clientes escolhem opções alternativas. - Monitoramento de Oportunidades: Utiliza insights impulsionados por IA para identificar necessidades não atendidas, tendências emergentes e áreas subatendidas no mercado, permitindo que as empresas se posicionem de forma eficaz. Valor Principal e Soluções para Usuários: O GapScout capacita as empresas a tomarem decisões baseadas em dados, fornecendo insights acionáveis derivados de feedback real de clientes. Essa abordagem elimina suposições, permitindo que as empresas aprimorem seus produtos ou serviços, identifiquem novas oportunidades de mercado, mantenham-se à frente dos concorrentes e, em última análise, aumentem as vendas e a lucratividade.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GapScout](https://www.g2.com/pt/sellers/gapscout)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/82548724/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 12. [Gastrograph.com](https://www.g2.com/pt/products/gastrograph-com/reviews)
  Gastrograph AI é uma plataforma avançada que utiliza inteligência artificial para fornecer insights abrangentes sobre produtos alimentícios e bebidas. Ao analisar preferências de sabor, aroma e textura em diversos grupos demográficos, permite que as empresas desenvolvam novos produtos, otimizem os existentes e entrem com sucesso em novos mercados com precisão e confiança. Características e Funcionalidades Principais: - Insights de Mercado de Produtos (PMI): Oferece análises detalhadas do cenário competitivo de um produto, incluindo perfis de sabor, benchmarks competitivos e mapas de mercado. - Inteligência Preditiva: Utiliza modelos de IA treinados no maior banco de dados sensorial do mundo para prever preferências dos consumidores, permitindo o desenvolvimento e otimização de produtos baseados em dados. - Utilização de Dados Aumentada: Aumenta a eficiência dos dados existentes, permitindo previsões precisas com menos amostras e facilitando previsões de preferências em diversos grupos demográficos. - Segurança e Segmentação de Dados: Emprega um modelo de tronco e galho para coleta de dados, garantindo segurança e confidencialidade dos dados enquanto maximiza a profundidade dos insights. Valor Principal e Problema Resolvido: Gastrograph AI aborda os desafios dos altos custos de tempo de mercado, longos ciclos de desenvolvimento de produtos e a necessidade de insights confiáveis na otimização de produtos e mercados. Ao fornecer dados acionáveis e em tempo real, capacita as empresas a tomarem decisões informadas, reduzirem o tempo de desenvolvimento e aumentarem a probabilidade de sucesso no mercado. Essa abordagem centrada em dados elimina as suposições na criação de novas variantes de alimentos e bebidas, levando a produtos que se alinham de perto com as preferências dos consumidores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Nielsen Brandbank](https://www.g2.com/pt/sellers/nielsen-brandbank)
- **Ano de Fundação:** 1923
- **Localização da Sede:** Chicago, Illinois, United States
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nielseniq (27,025 funcionários no LinkedIn®)



  ### 13. [Gen1E Lifesciences](https://www.g2.com/pt/products/gen1e-lifesciences/reviews)
  GEn1E é uma plataforma de IA de múltiplos alvos em estágio clínico. Eles desenvolvem imunomoduladores inovadores de próxima geração para doenças raras e inflamatórias.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gen1E Lifesciences](https://www.g2.com/pt/sellers/gen1e-lifesciences)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Palo Alto, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gen1e-lifesciences (16 funcionários no LinkedIn®)



  ### 14. [Genesis AI](https://www.g2.com/pt/products/genesis-ai-genesis-ai/reviews)
  Genesis AI opera como um laboratório físico de IA e uma empresa de robótica full-stack.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Genesis AI](https://www.g2.com/pt/sellers/genesis-ai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gs-ai/ (47 funcionários no LinkedIn®)



  ### 15. [Genspark](https://www.g2.com/pt/products/genspark/reviews)
  Genspark é uma plataforma impulsionada por IA projetada para revolucionar a forma como as empresas aproveitam a inteligência artificial para suas operações. Ao oferecer um conjunto de ferramentas e serviços, a Genspark permite que as organizações integrem soluções de IA de forma contínua, aumentando a eficiência e impulsionando a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Desenvolvimento de Modelos de IA Personalizados: Modelos de IA sob medida que se alinham às necessidades específicas do negócio. - Análise de Dados e Insights: Análises avançadas para derivar insights acionáveis a partir de conjuntos de dados complexos. - Processos Automatizados: Otimização de operações através de automação inteligente. - Soluções Escaláveis: Serviços de IA flexíveis que crescem com o seu negócio. - Interface Amigável: Design intuitivo que garante facilidade de uso para todos os membros da equipe. Valor e Soluções Primárias: A Genspark aborda o desafio de integrar a IA nos processos de negócios, fornecendo soluções acessíveis e personalizáveis. Ela capacita as empresas a aproveitar a IA sem a necessidade de ampla expertise técnica, aumentando assim a produtividade, fomentando a inovação e mantendo uma vantagem competitiva no mercado.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Genspark](https://www.g2.com/pt/sellers/genspark)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 16. [Gentables](https://www.g2.com/pt/products/gentables/reviews)
  Gentables é uma ferramenta impulsionada por IA projetada para transformar dados não estruturados em tabelas estruturadas e editáveis sem esforço. Ao aproveitar modelos de linguagem avançados, permite que os usuários extraiam tabelas de várias fontes — incluindo páginas da web, PDFs, imagens e documentos — ou gerem novas tabelas a partir de prompts e conteúdo de páginas, tudo isso sem exigir habilidades de programação. Principais Recursos e Funcionalidades: - Extração de Tabelas com IA: Extrai automaticamente tabelas de mais de 20 tipos de arquivos, incluindo imagens e URLs, simplificando a recuperação de dados. - Análise e Manipulação de Dados: Oferece um Copiloto de IA para limpar, mesclar e realizar cálculos em tabelas extraídas, facilitando o processamento eficiente de dados. - Geração de Insights: Gera resumos, gráficos ou novas tabelas a partir de dados existentes, fornecendo insights valiosos sem esforço manual. - Interface Interativa: Apresenta um espaço de trabalho amigável para edição, cópia e colagem de dados, com opções para exportar ou compartilhar em formatos CSV, Excel ou Markdown. - Integração e Automação: Inclui uma extensão para Chrome para extração de tabelas sem interrupções e suporta fluxos de trabalho automatizados para aumentar a produtividade. Valor Principal e Soluções para Usuários: Gentables aborda o desafio de converter dados não estruturados em informações organizadas e acionáveis. Capacita profissionais, pesquisadores e usuários não técnicos a extrair e analisar dados de diversas fontes de forma eficiente, eliminando a necessidade de programação complexa ou desenvolvimento personalizado. Ao automatizar a extração e análise de dados, Gentables aumenta a produtividade e permite que os usuários se concentrem em derivar insights e tomar decisões informadas.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gentables](https://www.g2.com/pt/sellers/gentables)
- **Localização da Sede:** Boston, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gentables/ (2 funcionários no LinkedIn®)



  ### 17. [Getdeltadriven](https://www.g2.com/pt/products/getdeltadriven/reviews)
  DeltaDriven é uma plataforma abrangente de análise de dados projetada para capacitar empresas transformando dados brutos em insights acionáveis. Ela oferece um conjunto de ferramentas que facilitam a integração de dados, visualização e análises avançadas, permitindo que as organizações tomem decisões informadas e impulsionem o crescimento. Principais Recursos e Funcionalidades: - Integração de Dados: Conecte e consolide dados de várias fontes de forma contínua, garantindo uma visão unificada das informações de negócios. - Análises Avançadas: Utilize algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos para descobrir padrões, tendências e insights preditivos. - Painéis Personalizáveis: Crie painéis interativos e personalizados que fornecem métricas e KPIs em tempo real adaptados às necessidades específicas do negócio. - Ferramentas de Colaboração: Facilite a colaboração em equipe compartilhando relatórios e insights, aprimorando os processos de tomada de decisão coletiva. - Escalabilidade: Adapte-se a volumes de dados variados e tamanhos de negócios, garantindo desempenho consistente à medida que as necessidades organizacionais evoluem. Valor Principal e Problema Resolvido: DeltaDriven aborda o desafio da fragmentação e complexidade dos dados, fornecendo uma plataforma unificada que simplifica a análise de dados. Ela capacita os usuários a extrair insights significativos sem exigir ampla expertise técnica, acelerando assim os processos de tomada de decisão e promovendo uma cultura orientada por dados dentro das organizações.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Delta Driven](https://www.g2.com/pt/sellers/delta-driven)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 18. [GetEstimate.ai](https://www.g2.com/pt/products/getestimate-ai/reviews)
  GetEstimate.ai é uma plataforma de estimativa de projetos impulsionada por IA, projetada para fornecer estimativas precisas e personalizadas em diversos setores, incluindo TI, construção, marketing e consultoria. Ao aproveitar modelos avançados de aprendizado de máquina, ela simplifica os processos frequentemente complexos de planejamento e orçamento de projetos, tornando-os mais acessíveis e eficientes para freelancers, pequenas empresas e grandes corporações. A interface intuitiva da plataforma permite que os usuários insiram detalhes do projeto e recebam estimativas precisas, melhorando assim a tomada de decisões e os resultados dos projetos. Principais Características e Funcionalidades: - Precisão Impulsionada por IA: Emprega modelos sofisticados de IA para gerar estimativas de projetos altamente precisas e confiáveis, reduzindo a probabilidade de erro humano. - Suporte Multi-Setorial: Oferece estimativas personalizadas adaptadas às necessidades específicas de vários setores, incluindo TI, construção, marketing e consultoria. - Soluções Escaláveis: Fornece planos de preços flexíveis para acomodar uma variedade de usuários, desde freelancers individuais até grandes corporações, garantindo escalabilidade à medida que as necessidades dos negócios evoluem. - Interface Amigável: Apresenta uma plataforma intuitiva que simplifica o processo de estimativa, permitindo que os usuários gerem estimativas detalhadas com esforço mínimo. - Ajustes em Tempo Real: Permite modificações em tempo real nas estimativas com base em parâmetros de projeto em mudança, garantindo que as projeções permaneçam precisas e atualizadas. Valor Principal e Problema Resolvido: GetEstimate.ai aborda os desafios comuns de estimativas de projetos manuais demoradas e frequentemente imprecisas. Ao automatizar o processo de estimativa por meio de IA, reduz significativamente o tempo e o esforço necessários, enquanto aumenta a precisão das previsões de projetos. Isso leva a orçamentos e planejamentos mais confiáveis, melhorando, em última análise, os resultados e a rentabilidade dos projetos. A adaptabilidade da plataforma em vários setores e sua escalabilidade a tornam uma ferramenta versátil para profissionais que buscam otimizar seus processos de estimativa de projetos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GetEstimate.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/getestimate-ai)
- **Localização da Sede:** Lisbon, PT
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getestimate-ai/ (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 19. [Getinfernoai](https://www.g2.com/pt/products/getinfernoai/reviews)
  InfernoAI é uma plataforma avançada de inteligência artificial projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando processos complexos e fornecendo análises perspicazes. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de máquina de ponta para oferecer previsões precisas e decisões baseadas em dados, permitindo que as organizações otimizem o desempenho e impulsionem a inovação. Principais Características e Funcionalidades: - Otimização de Processos Automatizados: Racionaliza fluxos de trabalho identificando ineficiências e implementando soluções impulsionadas por IA. - Análise Preditiva: Utiliza dados históricos para prever tendências e resultados, auxiliando no planejamento estratégico. - Modelos de IA Personalizáveis: Oferece modelos de aprendizado de máquina sob medida para atender necessidades específicas de negócios. - Processamento de Dados em Tempo Real: Processa grandes volumes de dados em tempo real, garantindo insights oportunos. - Interface Amigável: Fornece um painel intuitivo para fácil monitoramento e gestão das operações de IA. Valor e Soluções Primárias: InfernoAI capacita as empresas a tomarem decisões informadas transformando dados brutos em insights acionáveis. Ela aborda desafios como ineficiências operacionais, sobrecarga de dados e a necessidade de rápida adaptação às mudanças do mercado. Ao automatizar tarefas rotineiras e oferecer capacidades preditivas, a InfernoAI permite que as organizações se concentrem em iniciativas estratégicas, aumentem a produtividade e mantenham uma vantagem competitiva em seu setor.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [InfernoAI](https://www.g2.com/pt/sellers/infernoai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 20. [Getmegaportal](https://www.g2.com/pt/products/getmegaportal/reviews)
  RecoFeed é uma ferramenta projetada para ajudá-lo a criar um feed de recomendações personalizadas para o seu público. Este feed compila uma lista curada de itens adaptados aos interesses dos seus usuários, variando de artigos e produtos a vídeos e outros usuários. Principais Características e Funcionalidades: - Recomendações Personalizadas: RecoFeed gera feeds personalizados com base nas preferências individuais dos usuários, aumentando o engajamento e a satisfação. - Processamento de Dados Local: Utilizando o CloseVector, um banco de dados vetorial multiplataforma, o RecoFeed opera diretamente no dispositivo do usuário. Isso garante que as recomendações sejam geradas em tempo real sem transmitir dados pessoais para servidores externos, mantendo assim a privacidade do usuário. - Integração Amigável: RecoFeed oferece uma solução fácil de implementar para desenvolvedores que desejam incorporar sistemas de recomendação personalizados em suas aplicações. Valor Principal e Soluções para Usuários: RecoFeed aborda o desafio de entregar conteúdo relevante aos usuários, fornecendo um sistema de recomendação personalizado que opera localmente em seus dispositivos. Esta abordagem não só aumenta o engajamento do usuário através de conteúdo personalizado, mas também mantém a privacidade ao manter o processamento de dados no dispositivo. Além disso, o RecoFeed oferece seus serviços básicos gratuitamente, tornando-se uma solução acessível para desenvolvedores que buscam implementar funcionalidades de recomendação sem incorrer em custos significativos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [RecoFeed](https://www.g2.com/pt/sellers/recofeed)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 21. [Getroe](https://www.g2.com/pt/products/getroe/reviews)
  Roe AI é uma plataforma avançada de análise de dados que utiliza inteligência artificial para transformar dados não estruturados em insights acionáveis. Projetada para indústrias como finanças, seguros e comércio eletrônico, Roe AI simplifica o processamento de dados, melhora a tomada de decisões e otimiza a eficiência operacional. Principais Características e Funcionalidades: - Extração de Dados com IA: Converte eficientemente documentos complexos, incluindo PDFs e dados da web, em conjuntos de dados estruturados, reduzindo o tempo de transcrição manual em até 50%. - Motor SQL Multimodal: Permite que os usuários realizem consultas impulsionadas por IA em vários tipos de dados—texto, imagens, áudio e vídeo—facilitando uma análise de dados abrangente através de uma interface unificada. - Gestão de Risco e Conformidade: Oferece monitoramento e análise contínuos para detectar riscos emergentes, atividades fraudulentas e questões de conformidade, especialmente em setores como seguros e serviços financeiros. - Triagem Automatizada de Currículos: Utiliza IA para analisar e filtrar grandes volumes de currículos, identificando os melhores candidatos com base em critérios predefinidos, acelerando assim o processo de recrutamento. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Roe AI aborda os desafios de gerenciar e interpretar grandes quantidades de dados não estruturados, oferecendo soluções escaláveis e impulsionadas por IA que melhoram a precisão dos dados e a eficiência operacional. Ao automatizar tarefas complexas de extração e análise de dados, Roe AI capacita as organizações a tomar decisões informadas rapidamente, manter a conformidade e ganhar uma vantagem competitiva em seus respectivos setores.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Roe AI](https://www.g2.com/pt/sellers/roe-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Mateo, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/roe-ai (15 funcionários no LinkedIn®)



  ### 22. [Giga](https://www.g2.com/pt/products/giga/reviews)
  Agentes de suporte de IA para as maiores empresas B2C do mundo




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Giga](https://www.g2.com/pt/sellers/giga)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** San Francisco , US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gigaml (37 funcionários no LinkedIn®)



  ### 23. [Gigalogy](https://www.g2.com/pt/products/gigalogy/reviews)
  Gigalogy Personalizer é uma plataforma de personalização omnicanal impulsionada por IA, adaptada para empresas de e-commerce. Ao aproveitar a inteligência artificial avançada, melhora a descoberta de produtos, o engajamento do usuário e o crescimento da receita, aumentando, em última análise, o valor vitalício de cada cliente. A plataforma personaliza cada etapa da jornada do cliente, desde a visita inicial ao site até o checkout, garantindo que os usuários encontrem os produtos certos no momento certo. Os primeiros adotantes relataram um aumento de 50% nas taxas de cliques, um aumento de 20% na receita e um triplo aumento em clientes recorrentes em seis meses. Principais Recursos e Funcionalidades: - Resultados de Pesquisa Personalizados: Guia os consumidores para produtos desejados ou sugere alternativas que se alinham com seus interesses. - Recomendações de Produtos em Tempo Real: Entende as preferências dos consumidores e oferece sugestões de produtos complementares para melhorar a experiência de compra. - Consultor com IA Generativa: Fornece assistência em tempo real, respondendo a perguntas e oferecendo conselhos valiosos para garantir um caminho de compra sem interrupções. - Preços Dinâmicos: Ajusta os preços em tempo real para otimizar vendas e receita. - Integração Fácil: Oferece integração perfeita em aplicativos web e móveis através de SDKs ou APIs REST. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Gigalogy Personalizer aborda o desafio de oferecer experiências de compra personalizadas no e-commerce. Ao utilizar a personalização impulsionada por IA, garante que os clientes recebam recomendações de produtos e resultados de pesquisa personalizados, levando a um aumento no engajamento e satisfação. As capacidades em tempo real da plataforma, incluindo preços dinâmicos e assistência com IA, ajudam as empresas a otimizar vendas e construir relações mais fortes com os clientes. Sua facilidade de integração permite que as empresas implementem rapidamente e se beneficiem da personalização avançada sem recursos técnicos extensivos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gigalogy Personalizer](https://www.g2.com/pt/sellers/gigalogy-personalizer)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 24. [Gitcord](https://www.g2.com/pt/products/gitcord/reviews)
  Gitcord é uma plataforma abrangente de análise do GitHub projetada para ajudar desenvolvedores a monitorar e analisar seus repositórios com estatísticas e insights em tempo real. Ao consolidar dados em um painel unificado, o Gitcord permite que os usuários acompanhem commits, pull requests e contribuições em todos os seus repositórios de forma eficiente. A plataforma oferece análises avançadas, fornecendo insights detalhados sobre padrões de codificação, uso de linguagem e tendências de produtividade. Para equipes e organizações, o Gitcord facilita o acompanhamento de desempenho e a colaboração eficaz ao gerenciar a atividade do GitHub em toda a organização. Além disso, os usuários podem exibir suas contribuições através de gráficos visualmente atraentes e participar de classificações de desenvolvedores para competir com base em sua atividade no GitHub. Ao oferecer esses recursos, o Gitcord capacita os desenvolvedores a aprimorar seu desempenho de codificação e esforços de colaboração.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Gitcord](https://www.g2.com/pt/sellers/gitcord)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)



  ### 25. [GitHub Chat All](https://www.g2.com/pt/products/github-chat-all/reviews)
  O GitHub é uma plataforma líder para desenvolvimento colaborativo de software, oferecendo um conjunto de ferramentas que permitem aos desenvolvedores criar, gerenciar e compartilhar código de forma eficiente. Construído sobre o sistema de controle de versão Git, o GitHub fornece um espaço centralizado para controle de versão, rastreamento de problemas e gerenciamento de projetos, facilitando a colaboração perfeita entre desenvolvedores em todo o mundo. Em maio de 2025, o GitHub conta com uma base de usuários de 150 milhões e hospeda mais de 420 milhões de repositórios, solidificando sua posição como o maior host de código-fonte do mundo. Principais Funcionalidades e Recursos: - Controle de Versão: Utiliza o Git para rastrear mudanças, gerenciar o histórico de código e suportar estratégias de ramificação e mesclagem. - Hospedagem de Repositórios: Oferece repositórios públicos e privados para armazenamento de código e colaboração. - Rastreamento de Problemas: Fornece ferramentas para relatar, rastrear e gerenciar problemas de projeto e solicitações de recursos. - Pull Requests: Facilita revisões de código e discussões através de pull requests, permitindo melhorias colaborativas no código. - Integração e Implantação Contínuas: Integra-se com várias ferramentas de CI/CD para automatizar processos de teste e implantação. - Wikis e Documentação: Suporta documentação de projetos através de wikis integrados e arquivos README. - Codificação Social: Incentiva a colaboração com recursos como seguir usuários, marcar repositórios com estrelas e feeds de atividades. Valor Principal e Soluções para Usuários: O GitHub aborda as complexidades do desenvolvimento moderno de software ao fornecer uma plataforma unificada que simplifica a colaboração, melhora a qualidade do código e acelera os prazos dos projetos. Ao centralizar repositórios de código e integrar ferramentas essenciais de desenvolvimento, o GitHub permite que as equipes trabalhem de forma coesa, independentemente das barreiras geográficas. Seu robusto sistema de controle de versão garante a integridade do código e facilita o gerenciamento eficiente dos históricos de projetos. Além disso, a ênfase do GitHub no engajamento da comunidade e nas contribuições de código aberto promove a inovação e o compartilhamento de conhecimento, capacitando os desenvolvedores a construir software melhor juntos.




**Seller Details:**

- **Vendedor:** [GitHub](https://www.g2.com/pt/sellers/github)
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @github (2,632,418 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1418841/ (6,000 funcionários no LinkedIn®)





## Parent Category

[Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence)



## Related Categories

- [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics)
- [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms)
- [Plataformas de MLOps](https://www.g2.com/pt/categories/mlops-platforms)



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## Buyer Guide

### O que você deve saber sobre plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

### O que são plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)?

A quantidade de dados produzidos dentro das empresas está aumentando rapidamente. As empresas estão percebendo sua importância e aproveitando esses dados acumulados para obter uma vantagem competitiva. As empresas estão transformando seus dados em insights para orientar decisões de negócios e melhorar as ofertas de produtos. Com a ciência de dados, da qual a [inteligência artificial (IA)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) faz parte, os usuários podem minerar grandes quantidades de dados. Seja estruturado ou não estruturado, ele revela padrões e faz previsões baseadas em dados.

Um aspecto crucial da ciência de dados é o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. Os usuários aproveitam as plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina que facilitam todo o processo, desde a integração de dados até o gerenciamento de modelos. Com essa plataforma única, cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores e outros interessados nos negócios colaboram para garantir que os dados sejam gerenciados e minerados adequadamente para obter significado.

### Tipos de plataformas DSML

Nem todas as plataformas de software de ciência de dados e aprendizado de máquina são projetadas da mesma forma. Essas ferramentas permitem que desenvolvedores e cientistas de dados construam, treinem e implantem [modelos de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning). No entanto, elas diferem em termos dos tipos de dados suportados e do método e maneira de implantação. 

**Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina na nuvem**

Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como derivar insights quanto em garantir sua qualidade. As plataformas DSML baseadas em nuvem oferecem a capacidade de treinar e implantar os modelos na nuvem. Isso também ajuda quando esses modelos estão sendo incorporados em várias aplicações, pois proporciona acesso mais fácil para alterar e ajustar os modelos que foram implantados.

**Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina no local**

A nuvem nem sempre é a resposta, pois nem sempre é uma solução viável. Nem todos os especialistas em dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por vários motivos, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em casos como o de saúde, regulamentações rigorosas, como a [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), exigem que os dados sejam seguros. Portanto, soluções DSML no local podem ser vitais para alguns profissionais, como aqueles na indústria de saúde e no setor governamental, onde a conformidade com a privacidade é rigorosa e às vezes necessária.

**Plataformas de borda**

Algumas ferramentas e softwares DSML permitem a execução de algoritmos na borda, consistindo em uma rede de [centros de dados](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition) que processam e armazenam dados localmente antes de serem enviados para um centro de armazenamento centralizado ou nuvem. [A computação de borda](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) otimiza os sistemas de computação em nuvem para evitar interrupções ou lentidão no envio e recebimento de dados. ** **

### Quais são os recursos comuns das soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina?

A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina que podem ajudar os usuários a preparar dados e treinar, gerenciar e implantar modelos.

**Preparação de dados:** Os recursos de ingestão de dados permitem que os usuários integrem e ingiram dados de várias fontes internas ou externas, como aplicativos empresariais, bancos de dados ou dispositivos de Internet das Coisas (IoT).

Dados sujos (ou seja, dados incompletos, imprecisos ou incoerentes) são um ponto de partida ruim para a construção de modelos de aprendizado de máquina. Um treinamento de IA ruim gera modelos ruins, que por sua vez geram previsões ruins que podem ser úteis na melhor das hipóteses e prejudiciais na pior. Portanto, as capacidades de preparação de dados permitem a [limpeza de dados](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) e a ampliação de dados (em que conjuntos de dados relacionados são aplicados aos dados da empresa) para garantir que a jornada dos dados comece bem.

**Treinamento de modelo:** A engenharia de características transforma dados brutos em características que melhor representam o problema subjacente para os modelos preditivos. É uma etapa chave na construção de um modelo e melhora a precisão do modelo em dados não vistos.

Construir um modelo requer treiná-lo alimentando-o com dados. Treinar um modelo é o processo de determinar os valores adequados para todos os pesos e o viés a partir dos dados inseridos. Dois métodos principais usados para esse propósito são [aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). O primeiro é um método em que a entrada é rotulada, enquanto o segundo lida com dados não rotulados.

**Gerenciamento de modelo:** O processo não termina quando o modelo é lançado. As empresas devem monitorar e gerenciar seus modelos para garantir que eles permaneçam precisos e atualizados. A comparação de modelos permite que os usuários comparem rapidamente modelos com uma linha de base ou com um resultado anterior para determinar a qualidade do modelo construído. Muitas dessas plataformas também possuem ferramentas para rastrear métricas, como precisão e perda.

**Implantação de modelo:** A implantação de modelos de aprendizado de máquina é o processo de torná-los disponíveis em ambientes de produção, onde fornecem previsões para outros sistemas de software. Métodos de implantação incluem APIs REST, GUI para análise sob demanda e mais.

### Quais são os benefícios de usar plataformas de engenharia DSML?

Por meio do uso de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, os cientistas de dados podem obter visibilidade de toda a jornada dos dados, desde a ingestão até a inferência. Isso os ajuda a entender melhor o que está e o que não está funcionando e fornece as ferramentas necessárias para corrigir problemas se e quando eles surgirem. Com essas ferramentas, os especialistas preparam e enriquecem seus dados, aproveitam bibliotecas de aprendizado de máquina e implantam seus algoritmos em produção.

**Compartilhar insights de dados:** Os usuários podem compartilhar dados, modelos, painéis ou outras informações relacionadas com ferramentas baseadas em colaboração para promover e facilitar o trabalho em equipe.

**Simplificar e escalar a ciência de dados:** Muitas plataformas estão abrindo essas ferramentas para um público mais amplo com recursos fáceis de usar e capacidades de arrastar e soltar. Além disso, modelos pré-treinados e pipelines prontos para uso, adaptados a tarefas específicas, ajudam a simplificar o processo. Essas plataformas ajudam facilmente a escalar experimentos em muitos nós para realizar treinamento distribuído em grandes conjuntos de dados.

**Experimentação:** Antes de um modelo ser colocado em produção, os cientistas de dados passam uma quantidade significativa de tempo trabalhando com os dados e experimentando para encontrar uma solução ideal. Os fornecedores de ciência de dados e aprendizado de máquina facilitam essa experimentação por meio de ferramentas de visualização de dados, ampliação de dados e preparação de dados. Diferentes tipos de camadas e otimizadores para [aprendizado profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), que são algoritmos ou métodos usados para alterar os atributos de redes neurais, como pesos e taxa de aprendizado, para reduzir perdas, também são usados na experimentação.

### Quem usa produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?

Os cientistas de dados estão em alta demanda, mas há escassez de profissionais qualificados. O conjunto de habilidades é variado e vasto (por exemplo, há necessidade de entender vários algoritmos, matemática avançada, habilidades de programação e mais). Portanto, tais profissionais são difíceis de encontrar e exigem alta remuneração. Para enfrentar esse problema, as plataformas estão cada vez mais incluindo recursos que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA, como capacidades de arrastar e soltar e algoritmos pré-construídos.

Além disso, para que os projetos de ciência de dados sejam iniciados, é fundamental que a empresa como um todo compre a ideia. As plataformas mais robustas fornecem recursos que ajudam os usuários não técnicos a entender os modelos, os dados envolvidos e os aspectos do negócio que foram impactados.

**Engenheiros de dados:** Com capacidades robustas de integração de dados, engenheiros de dados encarregados do design, integração e gerenciamento de dados usam essas plataformas para colaborar com cientistas de dados e outros interessados dentro da organização.

**Cidadãos cientistas de dados:** Com o aumento de recursos mais fáceis de usar, cidadãos cientistas de dados, que não são treinados profissionalmente, mas desenvolveram habilidades em dados, estão cada vez mais recorrendo a plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina para trazer IA para suas organizações.

**Cientistas de dados profissionais:** Cientistas de dados especialistas usam essas soluções para escalar operações de ciência de dados ao longo do ciclo de vida, simplificando o processo de experimentação até a implantação e acelerando a exploração e preparação de dados, bem como o desenvolvimento e treinamento de modelos.

**Interessados nos negócios:** Interessados nos negócios usam essas ferramentas para obter clareza sobre os modelos de aprendizado de máquina e entender melhor como eles se relacionam com o negócio como um todo e suas operações.

### Quais são as alternativas às plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina?

Alternativas às soluções de ciência de dados e aprendizado de máquina podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:

[Software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Dependendo do caso de uso, as empresas podem considerar o software de operacionalização de IA e aprendizado de máquina. Este software não fornece uma plataforma para o desenvolvimento completo de ponta a ponta de modelos de aprendizado de máquina, mas pode fornecer recursos mais robustos em torno da operacionalização desses algoritmos. Isso inclui monitorar a saúde, desempenho e precisão dos modelos.

[Software de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina são ótimas para o desenvolvimento em grande escala de modelos, seja para [visão computacional](https://learn.g2.com/computer-vision), processamento de linguagem natural (NLP) e mais. No entanto, em alguns casos, as empresas podem querer uma solução que esteja mais prontamente disponível na prateleira, que possam usar de forma plug-and-play. Nesse caso, elas podem considerar o software de aprendizado de máquina, que envolverá menos tempo de configuração e custos de desenvolvimento.

Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam uma variedade de tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em mais específicos, como aprendizado de regras de associação, [redes bayesianas](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), agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros. Isso ajuda as organizações a procurar soluções pontuais.

### **Software e serviços relacionados a plataformas de engenharia de ciência de dados e aprendizado de máquina**

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com plataformas DSML incluem:

[Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** O software de preparação de dados ajuda as empresas com seu gerenciamento de dados. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para análise simples. Embora as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina ofereçam recursos de preparação de dados, as empresas podem optar por uma ferramenta de preparação dedicada.

[Software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui muitas fontes de dados díspares e, para integrar melhor todos os seus dados, implementam um data warehouse. Os data warehouses armazenam dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de inteligência de negócios e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados ingeridos por plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina.

[Software de rotulagem de dados](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Para iniciar o aprendizado supervisionado, é fundamental ter dados rotulados. Colocar em prática um esforço sistemático e sustentado de rotulagem pode ser auxiliado por software de rotulagem de dados, que fornece um conjunto de ferramentas para as empresas transformarem dados não rotulados em dados rotulados e construírem algoritmos de IA correspondentes.

[Software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) permite que aplicativos interajam com a linguagem humana usando um algoritmo de aprendizado profundo. Algoritmos de NLP recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa aprendida. Algoritmos de NLP fornecem [reconhecimento de voz](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) e [geração de linguagem natural (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), que converte dados em linguagem humana compreensível. Alguns exemplos de usos de NLP incluem [chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), aplicativos de tradução e [ferramentas de monitoramento de mídia social](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools) que escaneiam redes sociais em busca de menções.

### Desafios com plataformas DSML

Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios. 

**Requisitos de dados:** Uma grande quantidade de dados é necessária para que a maioria dos algoritmos de IA aprenda o que é necessário. Os usuários precisam treinar algoritmos de aprendizado de máquina usando técnicas como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado para construir um aplicativo verdadeiramente inteligente.

**Escassez de habilidades:** Também há uma escassez de pessoas que entendem como construir esses algoritmos e treiná-los para realizar as ações necessárias. O usuário comum não pode simplesmente iniciar um software de IA e esperar que ele resolva todos os seus problemas.

**Viés algorítmico:** Embora a tecnologia seja eficiente, nem sempre é eficaz e é marcada por vários tipos de vieses nos dados de treinamento, como vieses de raça ou gênero. Por exemplo, como muitos algoritmos de reconhecimento facial são treinados em conjuntos de dados com rostos predominantemente masculinos brancos, outros são mais propensos a serem identificados erroneamente pelos sistemas.

### Quais empresas devem comprar plataformas de engenharia DSML?

A implementação de IA pode ter um impacto positivo em empresas de uma variedade de indústrias diferentes. Aqui estão alguns exemplos:

**Serviços financeiros:** A IA é amplamente utilizada em serviços financeiros, com bancos usando-a para tudo, desde o desenvolvimento de algoritmos de pontuação de crédito até a análise de documentos de ganhos para identificar tendências. Com soluções de software de ciência de dados e aprendizado de máquina, as equipes de ciência de dados podem construir modelos com dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos.

**Saúde:** No setor de saúde, as empresas podem usar essas plataformas para entender melhor as populações de pacientes, como prever visitas de pacientes internados e desenvolver sistemas que possam combinar pessoas com ensaios clínicos relevantes. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando a ciência de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais.

**Varejo:** No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é fundamental. Os principais varejistas estão aproveitando essas plataformas para oferecer aos clientes experiências altamente personalizadas com base em fatores como comportamento anterior e localização. Com o aprendizado de máquina em vigor, essas empresas podem exibir material altamente relevante e chamar a atenção de potenciais clientes. 

### Como escolher a melhor plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML)

#### Coleta de requisitos (RFI/RFP) para plataformas DSML

Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar sua primeira plataforma de ciência de dados e aprendizado de máquina, ou onde quer que esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor opção.

O primeiro passo no processo de compra deve envolver uma análise cuidadosa dos dados da empresa. Como uma parte fundamental da jornada de ciência de dados envolve engenharia de dados (ou seja, coleta e análise de dados), as empresas devem garantir que a qualidade de seus dados seja alta e que a plataforma em questão possa lidar adequadamente com seus dados, tanto em termos de formato quanto de volume. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de critérios. A lista serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local e mais.

Dependendo do escopo da implantação, produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de ciência de dados pode ser útil.

#### Comparar produtos DSML

**Criar uma lista longa**

Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, é útil preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

**Criar uma lista curta**

A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais do que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.

**Conduzir demonstrações**

Para garantir uma comparação completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta usando o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.

#### Seleção de plataformas DSML

**Escolher uma equipe de seleção**

Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em assuntos de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades.

**Negociação**

Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa não significa que seja fixo (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou recomendar o produto a outros.

**Decisão final**

Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendável realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.

### Custo das plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

Como mencionado acima, as plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente exigindo mais custos de infraestrutura antecipados. 

Como qualquer software, essas plataformas estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de nível empresarial. As primeiras frequentemente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores de DSML podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.

Uma vez configuradas, elas geralmente não exigem custos significativos de manutenção, especialmente se implantadas na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, as empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software.

#### Retorno sobre o investimento (ROI)

As empresas decidem implantar plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.

Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.

### Implementação de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

**Como as ferramentas de software DSML são implementadas?**

A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.

**Quem é responsável pela implementação da plataforma DSML?**

Pode ser necessário muitas pessoas ou equipes para implantar adequadamente uma plataforma de ciência de dados, incluindo engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de software. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de ciência de dados, começando com a preparação e gerenciamento adequados de dados.

**Qual é o processo de implementação de produtos de ciência de dados e aprendizado de máquina?**

Em termos de implementação, é típico que a plataforma seja implantada de forma limitada e posteriormente expandida de forma mais ampla. Por exemplo, uma marca de varejo pode decidir testar A/B o uso de um algoritmo de personalização para um número limitado de visitantes em seu site para entender melhor como está funcionando. Se a implantação for bem-sucedida, a equipe de ciência de dados pode apresentar suas descobertas à equipe de liderança (que pode ser o CTO, dependendo da estrutura da empresa).

Se a implantação não for bem-sucedida, a equipe pode voltar à prancheta para determinar o que deu errado. Isso envolverá examinar os dados de treinamento e os algoritmos usados. Se tentarem novamente, mas nada parecer bem-sucedido (ou seja, o resultado é falho ou não há melhoria nas previsões), a empresa pode precisar voltar ao básico e revisar seus dados.

**Quando você deve implementar ferramentas DSML?**

Como mencionado anteriormente, a engenharia de dados, que envolve a preparação e coleta de dados, é um recurso fundamental dos projetos de ciência de dados. Portanto, as empresas devem fazer da organização de seus dados sua principal prioridade, garantindo que não haja registros duplicados ou campos desalinhados. Embora isso pareça básico, não é. Dados falhos como entrada resultarão em dados falhos como saída. 

### Tendências de plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina

**AutoML**

O AutoML ajuda a automatizar muitas tarefas necessárias para desenvolver aplicativos de IA e aprendizado de máquina. Os usos incluem preparação automática de dados, engenharia de características automatizada, fornecimento de explicabilidade para modelos e mais.

**IA embutida**

A funcionalidade de aprendizado de máquina e aprendizado profundo está cada vez mais embutida em quase todos os tipos de software, independentemente de o usuário estar ciente disso. Usar IA embutida em software como [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [automação de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) e [soluções de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) nos permite simplificar processos, automatizar certas tarefas e obter uma vantagem competitiva com capacidades preditivas. A IA embutida pode gradualmente ganhar força nos próximos anos e pode fazê-lo da mesma forma que a implantação em nuvem e as capacidades móveis fizeram na última década. Eventualmente, os fornecedores podem não precisar destacar os benefícios de seus produtos com aprendizado de máquina, pois isso pode ser simplesmente assumido e esperado.

**Aprendizado de máquina como serviço (MLaaS)**

O ambiente de software mudou para uma estrutura de microsserviços mais granular, particularmente para necessidades de operações de desenvolvimento. Além disso, o boom dos serviços de infraestrutura de nuvem pública permitiu que grandes empresas oferecessem serviços de desenvolvimento e infraestrutura para outras empresas com um modelo de pagamento conforme o uso. O software de IA não é diferente, pois as mesmas empresas fornecem [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) para outras empresas.

Os desenvolvedores rapidamente aproveitam esses algoritmos e soluções pré-construídos alimentando-os com seus dados para obter insights. Usar sistemas construídos por empresas de grande porte ajuda pequenas empresas a economizar tempo, recursos e dinheiro, eliminando a necessidade de contratar desenvolvedores de aprendizado de máquina qualificados. O MLaaS crescerá ainda mais à medida que as empresas continuarem a depender desses microsserviços e a necessidade de IA aumentar.

**Explicabilidade**

Quando se trata de algoritmos de aprendizado de máquina, especialmente aprendizado profundo, pode ser difícil explicar como eles chegaram a certas conclusões. A IA explicável, também conhecida como XAI, é o processo pelo qual o processo de tomada de decisão dos algoritmos é tornado transparente e compreensível para os humanos. A transparência é o princípio mais prevalente na literatura atual sobre ética em IA, e, portanto, a explicabilidade, um subconjunto da transparência, torna-se crucial. As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina estão cada vez mais incluindo ferramentas para explicabilidade, o que ajuda os usuários a incorporar explicabilidade em seus modelos e ajudá-los a atender aos requisitos de explicabilidade de dados em legislações como a lei de privacidade da União Europeia e o GDPR.