# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 25 *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. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 743 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 12,700+ Avaliações Autênticas - 743+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## 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:** [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/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) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. 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[Rewin](https://www.g2.com/pt/products/rewin/reviews) Rewin é uma plataforma impulsionada por IA projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando processos complexos e fornecendo insights acionáveis. Ela utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar dados, prever tendências e otimizar a tomada de decisões, permitindo que as organizações melhorem a eficiência e impulsionem o crescimento. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos: Simplifica tarefas repetitivas, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análise Preditiva: Utiliza análise de dados para prever tendências e informar decisões estratégicas. - Fluxos de Trabalho Personalizáveis: Oferece fluxos de trabalho adaptáveis às necessidades específicas do negócio. - Monitoramento em Tempo Real: Fornece supervisão contínua das operações para insights imediatos. - Escalabilidade: Projetada para crescer com a organização, acomodando o aumento de dados e complexidade. Valor e Soluções Primárias: Rewin aborda o desafio de gerenciar processos empresariais complexos automatizando tarefas e fornecendo insights preditivos. Isso leva a um aumento da eficiência operacional, redução de custos e decisões mais informadas, impulsionando, em última análise, o crescimento e a competitividade do negócio. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rewin AI](https://www.g2.com/pt/sellers/rewin-ai) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Chennai , IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rewin-health/ (24 funcionários no LinkedIn®) ### 2. [Rich AI](https://www.g2.com/pt/products/rich-ai/reviews) Rich AI é uma plataforma de inteligência artificial avançada projetada para aprimorar as operações empresariais, automatizando tarefas complexas e fornecendo análises perspicazes. Ela utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para processar grandes conjuntos de dados, permitindo que as organizações tomem decisões baseadas em dados de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados: Lida com grandes quantidades de dados, transformando informações brutas em insights acionáveis. - Automação: Automatiza tarefas repetitivas e demoradas, aumentando a eficiência operacional. - Análises Preditivas: Utiliza modelos preditivos para prever tendências e resultados, auxiliando no planejamento estratégico. - Soluções Personalizáveis: Oferece soluções de IA sob medida para atender necessidades específicas de negócios em diversos setores. Valor Principal e Problema Resolvido: Rich AI aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes conjuntos de dados, fornecendo ferramentas que automatizam a análise de dados e geram insights preditivos. Isso capacita as empresas a tomarem decisões informadas, otimizarem processos e se manterem competitivas em seus respectivos mercados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rich AI](https://www.g2.com/pt/sellers/rich-ai) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 3. [RICOS](https://www.g2.com/pt/products/ricos/reviews) RICOS é uma empresa de tecnologia que otimiza processos de fabricação usando IA, simulação e tecnologias de computação de alto desempenho. **Seller Details:** - **Vendedor:** [RICOS](https://www.g2.com/pt/sellers/ricos) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Chiyoda, JP - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kkricos/ (21 funcionários no LinkedIn®) ### 4. [Rnv.ai](https://www.g2.com/pt/products/rnv-ai/reviews) Rnv.ai é uma plataforma avançada impulsionada por IA, projetada para revolucionar a forma como as empresas lidam com a análise de dados e processos de tomada de decisão. Ao aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina de ponta, a Rnv.ai permite que as organizações extraiam insights significativos de vastos conjuntos de dados, facilitando decisões estratégicas informadas e eficiências operacionais. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados Automatizado: Rnv.ai simplifica a ingestão e limpeza de dados, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análise Preditiva: Utiliza modelos sofisticados para prever tendências e resultados, auxiliando em estratégias de negócios proativas. - Painéis Personalizáveis: Oferece interfaces intuitivas para visualização de dados, permitindo que os usuários adaptem relatórios às suas necessidades específicas. - Capacidades de Integração: Conecta-se perfeitamente com ferramentas e bancos de dados empresariais existentes, garantindo um ecossistema de dados coeso. - Escalabilidade: Projetado para atender às necessidades de dados de tamanhos variados, desde pequenas empresas até grandes corporações. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Rnv.ai aborda o desafio comum de sobrecarga de dados transformando informações brutas em insights acionáveis. Ele capacita as empresas a tomarem decisões baseadas em dados rapidamente, aumentando a produtividade e a vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas analíticas complexas, a Rnv.ai reduz a dependência de pessoal especializado, levando a economias de custos e eficiência operacional. Sua interface amigável garante acessibilidade para usuários com diferentes níveis de expertise técnica, democratizando a análise de dados em toda a organização. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rnv.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/rnv-ai) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** İstanbul, TR - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rnv-analytics/ (26 funcionários no LinkedIn®) ### 5. [Roboto AI](https://www.g2.com/pt/products/roboto-ai/reviews) Roboto AI é uma plataforma de análise abrangente projetada para otimizar o gerenciamento, processamento e análise de dados complexos de robótica. Ela permite que equipes de robótica lidem eficientemente com grandes logs multimodais, transformando dados brutos em insights acionáveis que aprimoram o desenvolvimento e a implantação de sistemas robóticos seguros e confiáveis. Principais Recursos e Funcionalidades: - Gerenciamento de Dados: Organize e recupere logs de robótica criando conjuntos de dados, adicionando metadados e compartilhando insights dentro das equipes. - Processamento Automatizado: Utilize ações para processar e analisar logs, automatizar revisões e gerar relatórios personalizados. - Anotação de Eventos: Destaque momentos críticos nos dados de robótica, como anomalias ou obstáculos, criando eventos manualmente ou gerando-os automaticamente. - Pesquisa Avançada: Empregue consultas multimodais poderosas para encontrar pontos de dados específicos, descobrir padrões e identificar casos extremos. - Ferramentas de Visualização: Visualize dados de diversos formatos de log, incluindo ROS, PX4 e formatos personalizados, para obter insights mais profundos. - Acesso via SDK e CLI: Interaja programaticamente com o Roboto através do SDK Python e CLI, facilitando a integração com ferramentas e fluxos de trabalho existentes. Valor Principal e Problema Resolvido: O Roboto AI aborda os desafios associados ao gerenciamento e análise das vastas quantidades de dados complexos gerados por sistemas robóticos. Ao fornecer ferramentas para organização eficiente de dados, processamento automatizado e análise perspicaz, o Roboto AI capacita as equipes de robótica a acelerar os ciclos de desenvolvimento, melhorar a confiabilidade do sistema e escalar operações de forma eficaz. Isso leva a uma identificação mais rápida de problemas, monitoramento de desempenho aprimorado e tomada de decisões mais informadas ao longo do ciclo de desenvolvimento de robótica. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Roboto AI](https://www.g2.com/pt/sellers/roboto-ai) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** Seattle, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/robotoai (11 funcionários no LinkedIn®) ### 6. [RocketML Text Region Detection](https://www.g2.com/pt/products/rocketml-text-region-detection/reviews) RocketML é um motor computacional super rápido para aprendizado de máquina. Construído para cientistas e engenheiros, o RocketML escala modelos de aprendizado de máquina sem limites. Se você tem uma grande equipe de ciência de dados/analítica, o RocketML reduzirá seu tempo de ciclo e os custos de pessoal e hardware. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [RocketML](https://www.g2.com/pt/sellers/rocketml-2a55c055-a259-4b7b-8d56-194576c2dc31) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Beaverton, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rocketml (8 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 7. [RootCause.ai](https://www.g2.com/pt/products/rootcause-ai/reviews) RootCause.ai é uma plataforma de IA Causal que explica por que os resultados mudam e como influenciá-los. Ela ingere dados empresariais desorganizados e de múltiplas fontes, descobre os verdadeiros motores de desempenho e permite que as equipes realizem simulações de "e se" antes de se comprometerem com decisões. O resultado é uma análise mais rápida, trocas mais claras e decisões que você pode defender. A análise causal tradicional tem sido restrita a equipes especializadas, longos projetos de engenharia de dados e grandes orçamentos. RootCause.ai remove essas barreiras com uma abordagem generalizada que funciona diretamente em dados brutos onde quer que eles estejam. **Seller Details:** - **Vendedor:** [RootCause.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/rootcause-ai) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/perceptura/ (7 funcionários no LinkedIn®) ### 8. [RunLve](https://www.g2.com/pt/products/runlve/reviews) Fundamos a RunLve em 2022 devido à necessidade de trazer Python para a análise de dados empresariais. Desde 2012, o uso de Python explodiu, tornando-se a linguagem de programação mais popular atualmente. A RunLve atualmente possui mais de 9.000 funcionários em tempo integral em todo o mundo e atende orgulhosamente mais de 40 milhões de usuários! **Seller Details:** - **Vendedor:** [RunLve](https://www.g2.com/pt/sellers/runlve) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 9. [S5 Stratos](https://www.g2.com/pt/products/s5-stratos/reviews) S5 Stratos é uma plataforma impulsionada por IA projetada para revolucionar o merchandising no varejo e de bens de consumo embalados (CPG). Ao integrar ciência de dados avançada, otimiza o planejamento de sortimento, o planejamento financeiro de mercadorias e estratégias de alocação, permitindo que as empresas simplifiquem processos e aumentem a lucratividade. S5 Stratos capacita os varejistas a tomarem decisões informadas, fornecendo insights acionáveis e promovendo uma integração omnicanal perfeita. Principais Características e Funcionalidades: - Ciência de Dados Incorporada: Incorpora algoritmos avançados em fluxos de trabalho fáceis de usar, permitindo que os usuários acessem, compreendam e ajam rapidamente sobre os insights. - Motores de Recomendação: Oferece estratégias acionáveis para crescimento futuro, analisando vastos conjuntos de dados e sugerindo ações ótimas. - Visibilidade Abrangente de Inventário Omnicanal: Fornece uma visão sincronizada do inventário em todos os canais, melhorando o serviço ao cliente e a eficiência operacional. - Gestão Completa do Ciclo de Vida do Produto: Gerencia produtos desde a introdução até a redução de preço, maximizando a lucratividade e minimizando o desperdício. - Interface Amigável: Projetada para usuários de todos os níveis de habilidade acessarem e agirem facilmente sobre os insights de dados. Valor Principal e Soluções Oferecidas: S5 Stratos aborda as complexidades do varejo moderno, oferecendo uma visão centrada no consumidor do inventário e das ofertas de produtos em todos os canais. Permite que os varejistas compreendam as preferências e padrões de compra dos clientes, garantindo que as ofertas de produtos sejam relevantes, intencionais e lucrativas. Ao simplificar processos e melhorar a agilidade organizacional, S5 Stratos capacita as empresas a tomarem melhores decisões mais rapidamente, aumentando, em última análise, a satisfação do cliente e impulsionando o crescimento. **Seller Details:** - **Vendedor:** [S5 Stratos](https://www.g2.com/pt/sellers/s5-stratos) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Dallas, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/s5-stratos (24 funcionários no LinkedIn®) ### 10. [SandLogic](https://www.g2.com/pt/products/sandlogic/reviews) SandLogic (SL) é uma empresa de IA empresarial full-stack que fornece plataformas LCNC para desenvolver aplicações de Deep Learning para serem executadas em dispositivos Edge. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SandLogic Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/sandlogic-technologies) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Bengaluru, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sandlogic/ (92 funcionários no LinkedIn®) ### 11. [SapientAI](https://www.g2.com/pt/products/sapientai/reviews) Sophelio, anteriormente conhecida como SapientAI, é uma empresa de inteligência artificial e aprendizado de máquina com sede em Austin, Texas, especializada no desenvolvimento de sistemas de dados escaláveis e prontos para produção em domínios científicos e industriais complexos. A empresa foca na criação de sistemas orientados por sinais e dirigidos por proveniência que garantem reprodutibilidade, interpretabilidade e confiança operacional em ambientes onde esses fatores são críticos. Características e Funcionalidades Principais: - Data Fusion Labeler (dFL): A plataforma principal da Sophelio, dFL, é projetada para harmonizar, rotular e exportar dados complexos de séries temporais multimodais com total proveniência. Oferece pipelines visuais de DSP, rotulagem automática com suporte a Python e exportações compatíveis com esquemas, permitindo que os usuários transformem sinais brutos em ativos prontos para aprendizado de máquina de forma eficiente. - Soluções Avançadas de Séries Temporais: A empresa fornece ferramentas que permitem aos usuários descobrir os principais fatores por trás de seus dados, visualizar padrões complexos e prever resultados futuros com confiança. Essas soluções capacitam as organizações a antecipar desafios e otimizar operações para máxima eficiência. - Integração de IA e Aprendizado de Máquina: A Sophelio integra soluções de IA de forma contínua em sistemas existentes através de GUIs front-end, APIs personalizadas ou bibliotecas de backend, entregando resultados rápidos enquanto economiza tempo e esforço. Valor e Soluções Primárias: A Sophelio aborda os desafios de gerenciar e analisar dados de sensores complexos e de alto risco, fornecendo ferramentas que garantem fluxos de trabalho de dados rigorosos, reprodutíveis e confiáveis. Suas soluções permitem que as organizações transformem grandes conjuntos de dados heterogêneos em inteligência acionável, fazendo a ponte entre dados brutos e sistemas de aprendizado de máquina implantáveis em ambientes do mundo real. Ao focar em análises orientadas por sinais e harmonização de dados, a Sophelio capacita indústrias como manufatura avançada, robótica, energia e pesquisa científica a tomar decisões baseadas em dados com confiança. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SapientAI](https://www.g2.com/pt/sellers/sapientai) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Austin, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sophelio (8 funcionários no LinkedIn®) ### 12. [Sapientml](https://www.g2.com/pt/products/sapientml/reviews) SapientML é uma tecnologia avançada de AutoML projetada para simplificar a criação de modelos de IA de alta qualidade, aprendendo a partir de conjuntos de dados existentes e seus pipelines associados criados por humanos. Ao analisar um corpus de soluções anteriores, o SapientML gera de forma eficiente pipelines de aprendizado de máquina otimizados, adaptados a novas tarefas preditivas, reduzindo significativamente o tempo e a expertise necessários para o desenvolvimento de modelos. Características Principais: - Alta Velocidade: O SapientML acelera a geração de modelos de IA ao avaliar apenas os pipelines de aprendizado de máquina mais plausíveis, evitando buscas exaustivas e, assim, agilizando o processo de desenvolvimento. - Transparência: A plataforma fornece programas de aprendizado de máquina claros e compreensíveis, completos com explicações, permitindo que os usuários compreendam facilmente a construção e a funcionalidade dos modelos de IA gerados. - Alta Precisão: Aproveitando o conhecimento de programas bem-sucedidos anteriormente, o SapientML prevê e constrói modelos de IA altamente precisos, garantindo desempenho confiável em várias tarefas preditivas. Valor Principal: O SapientML aborda os desafios do desenvolvimento de modelos de IA demorados e complexos, automatizando a síntese de pipelines de aprendizado de máquina. Ele capacita os usuários a construir rapidamente modelos de IA transparentes e precisos, sem a necessidade de intervenção manual extensiva ou conhecimento profundo em aprendizado de máquina, democratizando assim o acesso a capacidades avançadas de IA. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SapientML](https://www.g2.com/pt/sellers/sapientml) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 13. [SAVVI AI](https://www.g2.com/pt/products/savvi-ai/reviews) SAVVI AI é uma ferramenta de Aprendizado de Máquina de baixo código, de ponta a ponta, que capacita equipes a criar produtos que aprendem de forma rápida e fácil. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAVVI AI](https://www.g2.com/pt/sellers/savvi-ai) - **Localização da Sede:** Chicago, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/savviai/ (13 funcionários no LinkedIn®) ### 14. [Saydata](https://www.g2.com/pt/products/saydata/reviews) SayData é uma plataforma impulsionada por IA projetada para aprimorar as operações empresariais, fornecendo análise de dados inteligente e insights. Ela oferece um conjunto de ferramentas que permitem às organizações automatizar o processamento de dados, gerar relatórios acionáveis e tomar decisões informadas de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Processamento de Dados Automatizado: SayData simplifica a ingestão e transformação de dados, reduzindo o esforço manual e minimizando erros. - Análises Avançadas: A plataforma emprega algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões e tendências dentro dos conjuntos de dados, oferecendo insights preditivos. - Painéis Personalizáveis: Os usuários podem criar painéis interativos adaptados às suas necessidades específicas, facilitando o monitoramento e a geração de relatórios em tempo real. - Capacidades de Integração: SayData se integra perfeitamente com várias fontes de dados e aplicativos de terceiros, garantindo um ecossistema de dados coeso. Valor Principal e Soluções para Usuários: SayData aborda o desafio de gerenciar e interpretar grandes volumes de dados automatizando processos analíticos. Isso capacita as empresas a tomar decisões baseadas em dados rapidamente, melhorando a eficiência operacional e a vantagem competitiva. Ao reduzir a dependência do manuseio manual de dados, SayData minimiza erros e libera recursos valiosos, permitindo que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SayData](https://www.g2.com/pt/sellers/saydata) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 15. [Scaledinference](https://www.g2.com/pt/products/scaledinference/reviews) A Scaled Inference é uma empresa de inteligência artificial que oferece serviços de IA baseados em nuvem, projetados para aprimorar processos de negócios e a tomada de decisões. Fundada em 2014 por Olcan Sercinoglu e Dmitry Lepikhin, ambos ex-membros do Google Brain, a empresa fornece uma plataforma que permite aos usuários integrar capacidades avançadas de aprendizado de máquina em suas aplicações sem exigir ampla expertise em IA. Principais Recursos e Funcionalidades: - API de Reconhecimento de Padrões: Analisa dados inseridos pelo usuário para identificar padrões e variações, facilitando insights em conjuntos de dados complexos. - API de Análise de Respostas de Usuários: Avalia como os usuários respondem a perguntas, auxiliando na interpretação de pesquisas e feedbacks de clientes. - API de Classificação de Produtos: Utiliza as capacidades da plataforma para classificar produtos de forma eficaz, aprimorando sistemas de recomendação. Valor Principal e Soluções para Usuários: A plataforma da Scaled Inference democratiza o acesso a ferramentas de IA sofisticadas, permitindo que empresas implementem soluções de aprendizado de máquina sem a necessidade de conhecimento técnico aprofundado. Ao oferecer APIs que se concentram no reconhecimento de padrões, análise de respostas de usuários e classificação de produtos, a empresa capacita organizações a otimizar suas operações, melhorar o engajamento com clientes e impulsionar o crescimento por meio de decisões baseadas em dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Scaled Inference](https://www.g2.com/pt/sellers/scaled-inference-11bc42ac-e967-4f02-9b12-2b309cb61d68) - **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. [Scinapse.AI](https://www.g2.com/pt/products/scinapse-ai/reviews) Scinapse.AI é uma consultoria de ciência de dados fundada pelo Dr. Nas Mouti, dedicada a tornar as tecnologias avançadas de ciência de dados e IA acessíveis para pequenas e médias empresas. Ao aproveitar algoritmos de ponta, a Scinapse.AI capacita as organizações a alcançarem seus objetivos de negócios de forma mais eficiente e precisa, melhorando, em última análise, seus resultados financeiros. A empresa oferece um conjunto abrangente de serviços, incluindo aprendizado de máquina para marketing, visualização de dados através de painéis interativos, análise de sentimento e reputação, soluções seguras de armazenamento em nuvem, previsão futura, mineração de dados, desenvolvimento de software de código aberto e consultoria em gestão de dados. Com expertise que abrange análise de dados, aprendizado de máquina, tecnologias em nuvem, processamento de linguagem natural, análise de séries temporais e visualização de dados, a Scinapse.AI fornece soluções personalizadas para enfrentar desafios complexos de negócios. Ao transformar dados brutos em insights acionáveis, a Scinapse.AI permite que as empresas tomem decisões informadas, otimizem operações e impulsionem o crescimento. Características e Funcionalidades Principais: - Aprendizado de Máquina para Marketing: Utiliza algoritmos para segmentação de clientes, previsão de churn e modelagem de valor vitalício para aprimorar estratégias de marketing. - Painéis e Visualização: Cria gráficos interativos em tempo real que transmitem tendências e insights de dados de forma rápida. - Análise de Sentimento e Reputação: Emprega redes neurais para avaliar avaliações online e menções em mídias sociais, estimando a reputação da marca. - Bancos de Dados e Armazenamento em Nuvem: Oferece soluções de armazenamento em nuvem seguras, escaláveis e econômicas com faturamento flexível. - Previsão Futura e Projeções: Fornece projeções de vendas precisas e outras previsões usando aprendizado de máquina avançado e métodos de séries temporais. - Mineração de Dados com IA: Desbloqueia o valor dos dados acumulados, transformando-os em ativos ou produtos funcionais. - Desenvolvimento de Software de Código Aberto: Desenvolve software de dados personalizado usando Python e JavaScript sem taxas de licenciamento caras. - Consultoria em Gestão de Dados: Oferece aconselhamento estratégico sobre aquisição, processamento e modelagem de dados para otimizar a utilização de dados. Valor e Soluções Primárias: A Scinapse.AI aborda o desafio que muitas pequenas e médias empresas enfrentam ao aproveitar o poder da ciência de dados e da IA. Ao fornecer soluções acessíveis e personalizadas, a empresa permite que as organizações transformem dados brutos em insights acionáveis, levando a decisões informadas, operações otimizadas e crescimento acelerado. Seja aprimorando estratégias de marketing através do aprendizado de máquina, visualizando tendências de dados via painéis interativos ou garantindo armazenamento em nuvem escalável, a Scinapse.AI equipa as empresas com as ferramentas e a expertise necessárias para navegar pelas complexidades do cenário moderno de dados. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Scinapse.AI](https://www.g2.com/pt/sellers/scinapse-ai) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Asheville, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sninapse/ (1 funcionários no LinkedIn®) ### 17. [Screenpi](https://www.g2.com/pt/products/screenpi/reviews) ScreenPipe é uma ferramenta de automação de desktop com tecnologia de IA projetada para simplificar e aprimorar processos de negócios, automatizando tarefas em várias aplicações e sistemas. Ao capturar dados de tela e áudio continuamente, o ScreenPipe permite a criação de agentes de IA conscientes do contexto que operam localmente, garantindo privacidade e segurança dos dados. Construído com confiabilidade em mente, ele suporta múltiplas plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux, e oferece um ambiente amigável para desenvolvedores integrarem funcionalidades de IA em fluxos de trabalho existentes. Principais Características e Funcionalidades: - Automação de Processos de Documentos: Automatiza o manuseio de documentos, extração de dados e processos de validação em várias estações de trabalho, reduzindo o esforço manual e erros. - Serviços ao Cliente Aprimorados: Oferece serviços de back-office e experiência do cliente mais rápidos e precisos, automatizando tarefas rotineiras. - Conformidade e Segurança: Mantém a conformidade regulatória através de processos consistentes, sem erros, e trilhas de auditoria abrangentes. - Vantagem Competitiva: Aumenta a eficiência operacional, permitindo que as empresas ofereçam preços mais competitivos enquanto melhoram as margens de lucro. - Suporte Multiplataforma: Opera perfeitamente em Windows, macOS e Linux, garantindo ampla compatibilidade. - Suporte a Múltiplos Dispositivos: Captura dados de múltiplos monitores e dispositivos de áudio para capacidades de automação abrangentes. - Sistema de Plugins (Pipes): Permite a criação e uso de plugins em Next.js, executando dentro de um ambiente de execução isolado para estender a funcionalidade. Valor Principal e Problema Resolvido: O ScreenPipe aborda o desafio de automatizar fluxos de trabalho complexos de desktop, fornecendo uma solução confiável e com tecnologia de IA que opera localmente para garantir a privacidade dos dados. Ele simplifica a automação de tarefas como validação de documentos, processamento de reivindicações, manuseio de pagamentos, integração de clientes, gestão de contratos e gestão de correspondências. Ao fazer isso, o ScreenPipe melhora a eficiência operacional, reduz erros manuais e permite que as empresas escalem seus processos de forma eficaz sem comprometer a segurança ou a conformidade. **Seller Details:** - **Vendedor:** [ScreenPipe](https://www.g2.com/pt/sellers/screenpipe) - **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. [SeeTree_AI](https://www.g2.com/pt/products/seetree_ai/reviews) SeeTree é uma plataforma de otimização agrícola impulsionada por IA que fornece inteligência por árvore para produtores, permitindo o monitoramento e gestão precisos da saúde e produtividade das árvores. Ao integrar dados de drones, aeronaves leves, satélites e sensores terrestres, a SeeTree oferece insights abrangentes sobre árvores individuais e grupos de árvores, facilitando a tomada de decisões baseada em dados para operações agrícolas aprimoradas. Principais Características e Funcionalidades: - eyePM (Gestão Integrada de Pragas): Utiliza detecções impulsionadas por IA e digitalização por árvore para transformar operações de escotismo e pulverização. As características incluem relatórios de escotismo dinâmicos, aplicativo móvel para escoteiros, monitoramento de armadilhas, gestão de injeção de árvores e planejamento de inventário químico. - SeeYield: Otimiza processos de avaliação de rendimento com ferramentas como calculadora de previsão de rendimento, motor de amostragem inteligente de frutas, contagem e dimensionamento de frutas baseados em dispositivos móveis, planejamento de colheita personalizado e rastreamento de operações de colheita. - Gestão de Ativos: Oferece tecnologia de gêmeo digital para gestão de inventário, calculadoras de replantio, pedidos de viveiro, relatórios de seguro e dados de sequestro de carbono, simplificando a gestão de recursos. - MapConnect: Fornece operações GIS com mapeamento de alta resolução, processamento de nuvem de pontos LIDAR, parcelamento de terras, digitalização por árvore e API de mídia para imagens e vetores, tornando os dados GIS acionáveis. Valor Primário e Soluções para Usuários: A SeeTree aborda os desafios das agronegócios modernos ao fornecer insights detalhados e acionáveis no nível individual das árvores. Esta abordagem granular permite que os agricultores: - Aumentem a Eficiência Operacional: Ao digitalizar a gestão de árvores, a SeeTree aumenta a produtividade da mão de obra em 20-30% e reduz os insumos químicos em 10-20%, levando a práticas agrícolas mais eficientes. - Melhorem o Rendimento e a Produtividade: Os insights baseados em dados da plataforma ajudam a identificar árvores com baixo desempenho, otimizar a produção de frutas e aumentar o rendimento geral em até 20%. - Reduzam o Tempo para Ação: Com monitoramento e relatórios em tempo real, os agricultores podem reduzir o tempo para resolver problemas em 50%, garantindo respostas rápidas a problemas potenciais. Ao transformar métodos agrícolas tradicionais em operações impulsionadas por inteligência, a SeeTree capacita os produtores a tomar decisões informadas, otimizar recursos e alcançar sucesso agrícola sustentável. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SeeTree Systems Ltd.](https://www.g2.com/pt/sellers/seetree-systems-ltd) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Tel Aviv, IL - **Twitter:** @SeeTree_AI (437 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seetree/ (64 funcionários no LinkedIn®) ### 19. [Segmentle](https://www.g2.com/pt/products/segmentle/reviews) Segmentle é uma solução de software inovadora projetada para aprimorar a segmentação e análise de dados para empresas que buscam otimizar suas estratégias de marketing. Ao aproveitar algoritmos avançados, o Segmentle permite que os usuários identifiquem e direcionem segmentos específicos de clientes, levando a campanhas de marketing mais personalizadas e eficazes. Principais Características e Funcionalidades: - Segmentação Avançada de Dados: Utiliza algoritmos sofisticados para dividir dados de clientes em segmentos significativos com base em vários critérios. - Interface Amigável: Oferece uma plataforma intuitiva que simplifica o processo de análise e segmentação de dados. - Capacidades de Integração: Integra-se perfeitamente com ferramentas de CRM e marketing existentes para melhorar a eficiência do fluxo de trabalho. - Análise em Tempo Real: Fornece insights atualizados, permitindo que as empresas tomem decisões informadas prontamente. - Relatórios Personalizáveis: Gera relatórios detalhados adaptados às necessidades e objetivos específicos do negócio. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Segmentle aborda o desafio de analisar efetivamente grandes quantidades de dados de clientes, oferecendo uma solução simplificada para segmentação. Isso capacita as empresas a elaborar estratégias de marketing direcionadas, melhorar o engajamento do cliente e, em última análise, aumentar as taxas de conversão. Ao simplificar processos de dados complexos, o Segmentle permite que as empresas se concentrem na tomada de decisões estratégicas e no crescimento. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Segmentle](https://www.g2.com/pt/sellers/segmentle) - **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. [SelectPrism](https://www.g2.com/pt/products/selectprism/reviews) Enterprise-grade AI Interviewing Platform for Intelligent Hiring **Seller Details:** - **Vendedor:** [Prismforce](https://www.g2.com/pt/sellers/prismforce) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Mumbai, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prismforce/?originalSubdomain=in (173 funcionários no LinkedIn®) ### 21. [SensusQ](https://www.g2.com/pt/products/sensusq/reviews) Software de tomada de decisão independente de domínio que oferece previsões e economia de tempo e custos em todos os ambientes. **Seller Details:** - **Vendedor:** [SensusQ](https://www.g2.com/pt/sellers/sensusq) - **Localização da Sede:** Tallinn, EE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sensusq (18 funcionários no LinkedIn®) ### 22. [Sentenai](https://www.g2.com/pt/products/sentenai/reviews) Sentenai é uma plataforma baseada em nuvem projetada para automatizar processos de engenharia de dados para aplicações de aprendizado de máquina e preditivas, particularmente dentro do domínio da Internet das Coisas (IoT). Ao integrar sistemas distribuídos com aprendizado de máquina aplicado, a Sentenai permite que as organizações gerenciem e analisem eficientemente vastos fluxos de dados de sensores, facilitando a tomada de decisões em tempo real e análises preditivas. Principais Características e Funcionalidades: - Análise de Dados Históricos: Utiliza repositórios de dados históricos para modelar comportamentos, treinar redes neurais profundas e construir árvores de decisão, auxiliando na compreensão do desempenho passado e na previsão de resultados futuros. - Análise Comparativa de Situações: Identifica novas tendências, modela expectativas e acompanha o desempenho através de análises comparativas, auxiliando no planejamento estratégico e na previsão. - Fusão de Dados Simplificada: Emprega fusão de dados de múltiplas fontes para extrair inteligência de dados brutos sem a necessidade de pipelines computacionais complexos ou processamento manual, simplificando a integração de dados. - Reconhecimento de Padrões Comportamentais: Permite que especialistas codifiquem e compartilhem conhecimento como modelos comportamentais compreensíveis por humanos, aprimorando a colaboração da equipe e o compartilhamento de insights. - Engenharia de Dados Elástica: Fornece inteligência atualizada sem transformações unidirecionais, garantindo que os dados permaneçam flexíveis e utilizáveis para necessidades futuras. - Implantação Versátil: Capaz de coletar e processar dados desde a borda até a nuvem, permitindo rastreamento e análise abrangentes em redes inteiras. Valor Principal e Soluções para Usuários: A Sentenai aborda os desafios de gerenciar e analisar extensos fluxos de dados baseados em eventos, automatizando tarefas de integração e engenharia de dados. Essa automação reduz o tempo e os recursos tradicionalmente necessários para a preparação de dados, permitindo que cientistas de dados e tomadores de decisão se concentrem em derivar insights acionáveis. Ao fornecer uma visão unificada de diversas fontes de dados, a Sentenai melhora a consciência situacional, apoia a manutenção preditiva e melhora a eficiência operacional. Sua capacidade de processar e analisar dados em tempo real garante que as organizações possam tomar decisões informadas rapidamente, adaptando-se a condições em mudança e otimizando o desempenho. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sentenai](https://www.g2.com/pt/sellers/sentenai) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Boston, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sentenai/ (5 funcionários no LinkedIn®) ### 23. [Shakudo](https://www.g2.com/pt/products/shakudo/reviews) Shakudo garante compatibilidade entre ferramentas de dados, permitindo que as empresas construam a melhor infraestrutura de dados para suas necessidades. Com Shakudo, você pode combinar suas ferramentas de dados para criar uma pilha mais confiável, eficiente e econômica do que nunca. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Shakudo](https://www.g2.com/pt/sellers/shakudo) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Toronto, CA - **Página do LinkedIn®:** https://ca.linkedin.com/company/shakudo (34 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Médio Porte, 50% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Conectividade (1 reviews) - Acesso a Dados (1 reviews) - Integração de Dados (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) - Pipeline de Dados (1 reviews) **Cons:** - Questões de Gestão de Dados (1 reviews) - Limitações de Recursos (1 reviews) - Faltando Recursos (1 reviews) - Falta de Funcionalidade (1 reviews) - Falta de Ferramentas (1 reviews) ### 24. [Sight Machine](https://www.g2.com/pt/products/sight-machine/reviews) A Plataforma de Dados de Manufatura (MDP) da Sight Machine é uma solução abrangente projetada para transformar dados não estruturados de plantas em uma base de dados padronizada e continuamente analisada. Esta plataforma permite que os fabricantes obtenham insights em tempo real em todos os ativos, fontes de dados e processos, desde máquinas individuais até operações em toda a empresa. Ao fornecer uma visão unificada e dinamicamente atualizada da produção, a Sight Machine capacita as partes interessadas a tomarem decisões informadas que melhoram a produtividade, qualidade e sustentabilidade. Principais Recursos e Funcionalidades: - Factory CONNECT: Conecta e unifica com segurança todas as fontes de dados de tecnologia operacional (OT) dentro das plantas, facilitando a integração de dados sem interrupções. - Factory BUILD: Transforma dados diversos de plantas em uma única base de informações padronizada, acomodando dados atrasados, ausentes e fora de ordem para garantir uma análise contínua e precisa. - Factory ANALYZE: Oferece um conjunto de ferramentas de visualização, descoberta de dados, análises e IA/ML que auxiliam operadores, engenheiros e líderes a monitorar e melhorar indicadores-chave de desempenho (KPIs) como rendimento, qualidade e custo. - Integrações: Fornece SDKs flexíveis, APIs abertas e capacidades de integração para conectar dados de manufatura com outras aplicações empresariais, melhorando as melhorias operacionais em toda a organização. Valor Principal e Problema Resolvido: A Sight Machine aborda o desafio central na transformação digital da manufatura ao converter dados brutos e não estruturados de plantas em insights acionáveis. Isso permite que os fabricantes identifiquem causas raízes de problemas de qualidade e produtividade, otimizem configurações de máquinas e implementem iniciativas de melhoria contínua. Ao fornecer visibilidade e análise em tempo real e em todo o sistema, a Sight Machine ajuda os fabricantes a melhorar a eficiência, reduzir o tempo de inatividade e alcançar operações sustentáveis. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sight Machine](https://www.g2.com/pt/sellers/sight-machine) - **Ano de Fundação:** 2011 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @sightmachine (1,133 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sight-machine/ (66 funcionários no LinkedIn®) ### 25. [Signal](https://www.g2.com/pt/products/seam-signal/reviews) Signal é uma plataforma de dados impulsionada por IA, projetada para equipes de Operações de Receita (RevOps), permitindo a conexão, análise e sincronização perfeita de dados de várias ferramentas dentro de um espaço de trabalho unificado. Ao integrar-se com armazéns de dados, bancos de dados e aplicativos de receita populares, o Signal capacita as equipes de operações e dados a acessar e gerenciar dados de entrada no mercado de forma segura e eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados Impulsionada por IA: Utilize ferramentas nativas de IA para interpretar dados sem codificação, gerando consultas, visuais e análises através de entradas em linguagem natural. - Integrações Abrangentes: Conecte-se rapidamente a uma ampla gama de fontes de dados, incluindo principais armazéns, bancos de dados e aplicativos de receita, garantindo uma visão holística do seu ecossistema de dados. - Interface Amigável: Proporcione às equipes de negócios a capacidade de responder suas próprias perguntas usando capacidades de linguagem natural para SQL, reduzindo a dependência das equipes de dados. - Segurança e Conformidade de Dados: Garanta a proteção de dados com conformidade SOC 2 Tipo II, oferecendo um ambiente seguro para todas as operações. Valor Principal e Problema Resolvido: O Signal aborda o desafio de dados de entrada no mercado fragmentados e inacessíveis, oferecendo uma plataforma centralizada que simplifica o gerenciamento de dados para equipes de RevOps. Ao aproveitar a IA para automatizar a análise de dados e fornecer ferramentas intuitivas para interação com dados, o Signal reduz o tempo e a expertise técnica necessários para obter insights acionáveis. Isso leva a uma tomada de decisão mais informada, eficiência operacional aprimorada e crescimento acelerado da receita. **Seller Details:** - **Vendedor:** [Seam](https://www.g2.com/pt/sellers/seam) - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seamai (17 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) --- ## 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.