# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Página 6 *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:** [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** ### JFrog A JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), criadora da plataforma unificada de DevOps, DevSecOps, DevGovOps e MLOps, está em uma missão para criar um mundo de software entregue sem atrito, do desenvolvimento à produção. Impulsionada por uma visão de "Software Líquido", a Plataforma JFrog é um sistema de registro da cadeia de suprimentos de software projetado para capacitar organizações enquanto elas constroem, gerenciam e distribuem software seguro com velocidade e escala. Recursos de segurança holísticos ajudam a identificar, proteger e remediar contra ameaças e vulnerabilidades. A Plataforma JFrog universal, híbrida e multi-nuvem está disponível tanto como serviços SaaS através dos principais provedores de serviços em nuvem quanto auto-hospedada. Milhões de usuários e aproximadamente 6.600 organizações em todo o mundo, incluindo a maioria das empresas da Fortune 100, dependem das soluções JFrog para adotar com segurança a transformação digital na era da IA. Saiba mais em www.jfrog.com ou siga-nos no X @JFrog. [Visitar o site da empresa](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2449&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1910&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=143017&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D6&secure%5Btoken%5D=2dfd7ba05ca97d0ce57dcb38d9e23e92602e39d8987412d007ab40f747116671&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fjfrog.com%2Fartifactory%2F%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dcpc_social%26utm_campaign%3Dbrand_awareness_banner_ad%26utm_content%3Du-bin&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Fireflai](https://www.g2.com/pt/products/fireflai/reviews) A plataforma de IA proprietária da Fireflai é projetada para apoiar empresas baseadas em produtos na gestão e melhoria da qualidade de seus dados e informações de produtos. Predominantemente, trabalhamos com Comerciantes, Varejistas, Distribuidores, Atacadistas e Fabricantes de produtos, em uma variedade de setores, incluindo Fornecedores de Construção, Industrial, Máquinas, Automotivo, Eletrônicos, Bens de Consumo. Empresas em várias cadeias de suprimento de produtos técnicos e não técnicos estão lutando com a complexidade, terceirização cara e capacidade reduzida devido a catálogos e categorias em constante crescimento, atividades de fusões e aquisições, e regulamentações que mudam regularmente. Alguns exemplos do que a Fireflai pode fazer: - Combinar múltiplos conjuntos de dados de produtos - Criar descrições de produtos inovadoras - Preencher dados de atributos de produtos - Gerar imagens de produtos - Anexar fichas de dados de segurança A Fireflai oferece: - Melhoria na qualidade dos dados de produtos e redução de erros (em relação aos trabalhadores manuais) - Enriquecimento totalmente automatizado e pipelines de MDM, permitindo que sua equipe se concentre em adicionar valor a jusante - Uma única fonte de verdade para uma aquisição, gestão de produtos, cotação e fornecimento mais eficazes - Ingestão de dados de produtos de qualquer fonte ou sistema (incluindo arquivos CAD ou PDFs) - Maior poder de marketing e conformidade com regulamentações como ESG A Fireflai existe para ajudar: - Acelerar o tempo de lançamento no mercado e a receita (permitindo integração e ativação em minutos/horas, não dias/semanas/meses) - Eliminar a integração manual, enriquecimento e gestão de produtos (economia em terceirização/esforço interno) - Identificar SKUs duplicados, estoque morto e excessos (sinalizamos £13,5 milhões de estoque para investigação para 1 cliente) - Impulsionar o marketing, a busca e o SEO com conteúdo e atributos web aprimorados (impulsionando o crescimento, reduzindo o desperdício e melhorando a experiência do cliente) - Reduzir o fardo do relatório ESG, obtendo total visibilidade das origens dos produtos, conteúdos, especificações e impacto de carbono **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fireflai](https://www.g2.com/pt/sellers/fireflai) - **Ano de Fundação:** 2023 - **Localização da Sede:** Manchester , GB - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fireflai-ai (8 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Empresa, 20% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (4 reviews) - Economia de tempo (4 reviews) - Velocidade (3 reviews) - Facilidade de Implementação (2 reviews) - Automação (1 reviews) **Cons:** - Problemas de Bugs (1 reviews) - Imprecisão (1 reviews) - Questões de imprecisão (1 reviews) - Bugs de Software (1 reviews) ### 2. [Forwrd](https://www.g2.com/pt/products/forwrd/reviews) Lutando para manter seus modelos de pontuação atualizados toda vez que campanhas de marketing ou recursos de produtos são lançados? Conheça o Forwrd, a maneira mais fácil de construir modelos de pontuação precisos que literalmente se tornam mais inteligentes a cada dia, aprendendo com novos dados em tempo real. Construa um modelo de pontuação autoaprendente que identifica automaticamente novos fatores de impacto de conversão em seus dados e se atualiza, sem qualquer trabalho manual. As pontuações podem ser enviadas para os aplicativos de negócios que os funcionários usam diariamente (por exemplo, SFDC, HubSpot, Slack) para permitir que os funcionários da linha de frente se concentrem em seus melhores prospectos e clientes. ✅ Não há mais atualizações manuais no seu método de pontuação à medida que seu marketing evolui. ✅ Seu modelo fica mais inteligente a cada dia aprendendo com dados novos. ✅ Pontuação precisa significa focar em seus leads AAA. ✅ Conecte seu CRM, HubSpot, análise de produtos, sistema de tickets e mais! ✅ Não há necessidade de analistas ou equipes de dados. Há uma razão pela qual líderes de SaaS B2B como Jasper.ai, AppsFlyer e WalkMe usam o Forwrd para focar em seus melhores leads, MQLs, PQLs, SQLs e clientes. – "4X mais PQLs", PowToon – "48% mais oportunidades", AppsFlyer – "21% mais pipeline qualificado", Totango – "31% melhor retenção", WalkMe **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 32 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Forwrd](https://www.g2.com/pt/sellers/forwrd) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/74519590 (4 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 66% Médio Porte, 16% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (6 reviews) - Aprendizado de Máquina (6 reviews) - Recursos (5 reviews) - Intuitivo (4 reviews) - Automação (3 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews) ### 3. [Graphext](https://www.g2.com/pt/products/graphext/reviews) Análise Exploratória de Dados e Modelagem Preditiva. Percepções mais rápidas e poderosas sem código. Na missão de construir a melhor ferramenta de análise de dados sem código. Mais poderosa que painéis e mais intuitiva que notebooks. Permitimos que pessoas não técnicas explorem seus dados e ajudamos pessoas técnicas a economizar tempo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.7/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Graphext](https://www.g2.com/pt/sellers/graphext) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Madrid, ES - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/graphext (23 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 4. [Gurobi Optimizer](https://www.g2.com/pt/products/gurobi-optimizer/reviews) Com o Gurobi Optimizer, você pode identificar soluções comprovadamente ótimas para os problemas mais complexos do mundo — incluindo problemas lineares, não lineares e quadráticos — usando qualquer combinação de variáveis contínuas e inteiras. Nossas funcionalidades amigáveis incluem múltiplos objetivos, múltiplos cenários, pools de soluções, restrições gerais, análise de inviabilidade, uma heurística de partição, API de matriz Python e mais — tudo apoiado pelo nosso suporte especializado 100% em nível de doutorado. Além disso, o Gurobi é sempre gratuito para estudantes, professores, pesquisadores e até mesmo recém-formados. Fundada em 2008, a Gurobi tem operações nas Américas, Europa e Ásia. Atende clientes em mais de 40 indústrias, incluindo organizações como SAP, Air France e a National Football League. Descubra a diferença Gurobi em gurobi.com. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Gurobi Optimization, LLC](https://www.g2.com/pt/sellers/gurobi-optimization-llc) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Beaverton, OR - **Twitter:** @gurobi (5,051 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/511132/ (201 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Empresa, 25% Pequena Empresa ### 5. [Harumi](https://www.g2.com/pt/products/harumi/reviews) Harumi.io é uma plataforma de IA para Pesquisa Operacional. Nossa IA traduz regras de negócios de empresas da economia real (manufatura, varejo, logística) em modelos matemáticos e escreve o código que será usado para simular cenários de clientes e encontrar aquele em que os recursos são usados da maneira mais eficiente possível.\nSaiba mais em https://harumi.io/. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Harumi](https://www.g2.com/pt/sellers/harumi) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/harumi-io (11 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 6. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/pt/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews) HyperAspect Cognitive Cloud é uma plataforma empresarial de análise e automação de IA que capacita os usuários a aproveitar big data para impulsionar a tomada de decisões estratégicas e eficientes em todos os departamentos. Trazemos IA responsável e processamento de linguagem natural para os processos centrais de uma organização com as estruturas de conformidade de segurança necessárias em indústrias intensivas em dados, como saúde, finanças, seguros, jurídico, marketing, varejo, serviços digitais profissionais. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [HyperAspect](https://www.g2.com/pt/sellers/hyperaspect) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Washinghton , US - **Página do LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Médio Porte, 33% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de IA (3 reviews) - Integração de IA (3 reviews) - Computação em Nuvem (3 reviews) - Suporte ao Cliente (3 reviews) - Integrações fáceis (3 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Questões de Preços (1 reviews) ### 7. [Hypersonix](https://www.g2.com/pt/products/hypersonix/reviews) Hypersonix AI é uma solução sofisticada adaptada para a indústria de varejo, projetada para ajudar os usuários a navegar no complexo cenário de análise de concorrentes, estratégias de precificação, eficácia promocional, gestão de inventário e previsão de demanda. Ao aproveitar algoritmos avançados desenvolvidos especificamente para a indústria do comércio, o Hypersonix AI capacita os varejistas a tomar decisões informadas que melhoram sua eficiência operacional e competitividade no mercado. Este produto serve principalmente aos comerciantes de varejo que buscam obter uma compreensão mais profunda da dinâmica do mercado e otimizar suas estratégias de negócios para maximizar as margens de produtos. Com o ambiente de varejo se tornando cada vez mais complexo, a necessidade de inteligência acionável é crítica. O Hypersonix AI serve como uma ferramenta vital para os varejistas que desejam analisar as atividades de seus concorrentes, entender as tendências de preços e avaliar a eficácia de suas promoções. Ao aproveitar o poder dos dados, os varejistas podem identificar oportunidades de crescimento e tomar decisões estratégicas que se alinham com seus objetivos de negócios. As principais características do Hypersonix AI incluem análise de concorrentes em tempo real, recomendações de preços dinâmicos e previsão abrangente de inventário. A plataforma fornece aos usuários inteligência atualizada sobre preços e estratégias promocionais dos concorrentes, permitindo que os varejistas ajustem suas próprias abordagens de acordo. Além disso, o sistema oferece análises preditivas que auxiliam os comerciantes na previsão das necessidades de inventário com base em dados históricos e tendências de mercado, garantindo que possam atender à demanda do cliente sem excesso de estoque. Os benefícios de utilizar o Hypersonix AI vão além da análise de dados; ele promove uma cultura de tomada de decisão orientada por dados dentro das organizações. Os varejistas podem acelerar seus processos de tomada de decisão, permitindo que respondam rapidamente às mudanças do mercado, capitalizem sobre tendências emergentes e transformem suas estratégias de comércio. Ao maximizar as margens de lucro e aumentar o crescimento da receita, o Hypersonix AI posiciona os varejistas para serem mais competitivos em um ambiente de mercado acelerado. A integração de insights acionáveis do ProfitGPT enriquece ainda mais a experiência do usuário, gerando recomendações GPT personalizadas que se alinham com objetivos de negócios específicos. Em essência, o Hypersonix AI se destaca na categoria de análise de varejo ao oferecer um conjunto abrangente de recursos que abordam os desafios únicos enfrentados pelos comerciantes. Seu foco em insights acionáveis e algoritmos avançados adaptados para a indústria do comércio o torna uma ferramenta essencial para os varejistas que buscam prosperar em um cenário cada vez mais competitivo. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Hypersonix](https://www.g2.com/pt/sellers/hypersonix) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** San Jose, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hypersonix-ai/ (104 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Varejo - **Company Size:** 42% Médio Porte, 42% Pequena Empresa ### 8. [IBM Watson Machine Learning Accelerator](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watson-machine-learning-accelerator/reviews) Watson Machine Learning Accelerator Enterprise torna o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina mais acessíveis para sua equipe, e os benefícios da IA mais alcançáveis para o seu negócio. Ele combina frameworks populares de aprendizado profundo de código aberto, ferramentas eficientes de desenvolvimento de IA e servidores acelerados IBM Power Systems. Agora sua organização pode implantar uma plataforma de IA totalmente otimizada e suportada que oferece desempenho impressionante, confiabilidade comprovada e resiliência. IBM PowerAI Enterprise é um ambiente completo para ciência de dados como serviço, permitindo que sua organização traga novas aplicações de IA aplicada para produção. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Ano de Fundação:** 1911 - **Localização da Sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 9. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/pt/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews) A iMerit é uma empresa líder em soluções de dados de IA, fornecendo dados de alta qualidade em visão computacional, processamento de linguagem natural e serviços de conteúdo que impulsionam aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial para grandes empresas. O iMerit Ango Hub é uma plataforma versátil de anotação de dados tudo-em-um para IA Empresarial, construída com princípios de qualidade em primeiro lugar. Disponível na Nuvem e no local, o Ango Hub da iMerit permite que equipes de IA/ML façam anotações mais rápidas, precisas e eficientes. Com instruções de rotulagem centralizadas, gerenciamento de problemas em tempo real, fluxos de trabalho personalizados, bibliotecas de rótulos de amostra, consenso de anotadores e muitos outros recursos, o Ango Hub simplifica os pipelines de dados de ML para empresas. O iMerit Ango Hub suporta todos os tipos de dados, incluindo imagem, áudio, texto, vídeo e PDF nativo. Possui mais de 20 ferramentas de rotulagem para anotar dados, como caixas delimitadoras rotacionadas, perguntas aninhadas condicionais ilimitadas, relações de rótulos e rotulagem baseada em tabelas para tarefas de rotulagem mais complexas. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/pt/sellers/imerit-technology) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** San Jose, US - **Twitter:** @iMeritDigital (1,600 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de IA (1 reviews) - Eficiência de Anotação (1 reviews) - Personalização (1 reviews) - Precisão dos Dados (1 reviews) - Aprendizado de Máquina (1 reviews) **Cons:** - Complexidade (1 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (1 reviews) ### 10. [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/pt/products/jarvis-video-analytics-solution/reviews) Staqu é uma empresa de pesquisa em IA com mais de 7 anos de experiência em encontrar soluções para processos empresariais desafiadores. Várias empresas privadas e agências de aplicação da lei utilizam nossos produtos diariamente em todo o mundo. Várias organizações escolheram nossa solução de análise de vídeo JARVIS porque é versátil e modular. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [JARVIS Video Analytics Solution](https://www.g2.com/pt/sellers/jarvis-video-analytics-solution) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** London, GB - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/staqu-technologies (100 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 11. [Kaskada](https://www.g2.com/pt/products/kaskada/reviews) Kaskada é uma empresa inovadora de aprendizado de máquina com sede em Seattle, que está elevando os setores de ciência de dados e aprendizado de máquina. Somos a empresa que primeiro resolveu as junções de streaming temporal, permitindo a execução de modelos preditivos a partir de dados baseados em eventos. Usar Kaskada permite que os clientes obtenham mais valor dos dados baseados em eventos. Agora, os usuários podem construir modelos que antes não eram possíveis, que realmente funcionarão uma vez colocados em produção–sem vazamento. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kaskada](https://www.g2.com/pt/sellers/kaskada) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Seattle, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18939102 (2 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 12. [Kepler](https://www.g2.com/pt/products/kepler/reviews) Plataforma Avançada de Autoatendimento de IA e AutoML. Nenhuma Experiência em Aprendizado de Máquina (ML) Necessária. A plataforma Kepler permite que você leve projetos de IA e Aprendizado de Máquina (ML) ao mercado mais rapidamente com suas equipes e investimentos tecnológicos existentes. Ela faz isso combinando ML avançado — incluindo Aprendizado Profundo — com design intuitivo, tudo dentro de uma estrutura de autoatendimento construída para ajudar você a criar, treinar e implantar projetos de IA rapidamente. Isso ajuda a acelerar a adoção de IA automatizando o processo de ML de ponta a ponta, efetivamente capacitando usuários sem experiência em ML a aproveitar capacidades de ML de ponta para resolver centenas de casos de uso críticos para os negócios, incluindo: Previsão de Demanda, Previsão de Churn, Previsão de Valor Vitalício, Manutenção Preditiva, Análise de Sentimentos, Detecção de Anomalias, Otimização de Sessão/UX e Previsão de Intenção do Usuário. Os Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados Automatizados dentro da plataforma Kepler automatizam as etapas complexas e demoradas de ciência de dados que existem ao longo do processo de ML para que os usuários possam produzir modelos de IA para prever com precisão, prever com precisão e iluminar novos insights. As capacidades de ML da plataforma Kepler são constantemente otimizadas e se integram perfeitamente com os principais ambientes de produção. É otimizada para Azure e aproveita os Serviços de Kubernetes do Azure (AKS) e a plataforma de computação da Microsoft. Recursos Principais da Plataforma Kepler: - Automação de ponta a ponta: Beneficie-se de nossos fluxos de trabalho automatizados avançados para que tudo o que você precise para aproveitar o poder do ML seja dados e um desafio de negócios para começar. - Biblioteca Extensa de Fluxos de Trabalho: De previsão de demanda a manutenção preditiva a segmentação de clientes, a Kepler gera resultados impactantes para uma variedade de casos de uso. Os Fluxos de Trabalho de Ciência de Dados Automatizados da plataforma Kepler incluem: Classificação Tabular, Previsão de Séries Temporais, Regressão Tabular, Agrupamento, Detecção de Anomalias, Recomendador de Usuário-Item, Classificação de Texto e Classificação de Imagem. - Mais Tipos de Dados: Aproveite seus dados tabulares, de texto e de imagem para gerar soluções, obtendo mais valor de seus dados e permitindo que você aborde mais problemas de negócios. - Implantação Rápida e Segura: Obtenha retornos mensuráveis de seu investimento em ML implantando rapidamente modelos Kepler em seus principais ambientes via APIs RESTful. Quem se Beneficia do Uso da Plataforma Kepler? - Líder de Negócios: Escale a IA e acelere o tempo para valor com uma plataforma que cresce com seu negócio usando a equipe e as habilidades já existentes em sua organização. - Usuário de Negócios: Aumente sua produtividade e aborde problemas de negócios complexos com capacidades avançadas de IA e ML sem a necessidade de experiência técnica em ML. - Cientista de Dados e TI: Aproveite a automação de ponta a ponta de última geração, uma extensa biblioteca de algoritmos de IA e a capacidade de implantar rapidamente modelos de aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 0.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 0.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Stradigi AI](https://www.g2.com/pt/sellers/stradigi-ai) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Montreal, CA - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/stradigiai (8 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 13. [Kleene](https://www.g2.com/pt/products/kleene/reviews) Kleene.ai unifica os dados do seu negócio em um só lugar para impulsionar relatórios em tempo real, análises e decisões orientadas por IA. Entre em operação em semanas, não meses — sem precisar formar uma equipe de dados. Kleene.ai oferece às empresas de médio porte e grandes corporações uma plataforma única e inteligente para entender o que impulsiona o crescimento. Ela se conecta a mais de 200 fontes de dados — de CRMs e ERPs a ferramentas de marketing e finanças — e limpa, combina e modela automaticamente seus dados para relatórios, análises e previsões. No núcleo da plataforma está o KAI: uma camada de análise impulsionada por IA que revela insights em todo o seu negócio, e um assistente de IA conversacional que permite que as equipes consultem seus dados em linguagem simples — sem SQL, sem analistas, sem espera. Quer você esteja investigando churn, margens ou valor vitalício do cliente, o KAI coloca respostas diretamente nas mãos das pessoas que precisam delas. Kleene.ai é projetado para organizações que desejam tomar decisões mais rápidas e orientadas por dados sem a complexidade de gerenciar ferramentas díspares ou grandes equipes de engenharia. Cada implementação é adaptada ao seu ambiente de dados existente — com preços transparentes e um caminho claro para o valor. Por que Kleene: 1️⃣ Rápido de implementar — adapta-se a qualquer arquitetura de dados e entra em operação em semanas, não meses. 2️⃣ Sem sobrecarga de engenharia — uma plataforma totalmente gerenciada que elimina a necessidade de uma grande equipe de dados, reduzindo os custos de infraestrutura em até 80%. 3️⃣ Impulsionado por IA desde o primeiro dia — a camada de análise do KAI e o assistente LLM transformam dados complexos em respostas claras e acionáveis em finanças, marketing e operações. 4️⃣ Adaptado ao seu negócio — cada configuração se alinha ao seu ambiente e objetivos existentes, apoiado por preços transparentes e suporte prático. Kleene.ai substitui a abordagem fragmentada e manual de dados por uma única plataforma que pensa junto com sua equipe. O resultado: insights mais rápidos, decisões mais precisas e impacto mensurável nos negócios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **Facilidade de administração:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [kleene.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/kleene-ai) - **Website da Empresa:** https://kleene.ai/ - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** London, London - **Twitter:** @Kleene_ai (36 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kleeneai/ (35 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Médio Porte, 32% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Automação (2 reviews) - Valor de Negócio (2 reviews) - Custo-benefício (2 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) ### 14. [Macky](https://www.g2.com/pt/products/macky/reviews) Macky é a primeira plataforma de consultoria empresarial de IA que oferece a qualquer organização respostas de IA fáceis, não baseadas em prompts, para qualquer questão empresarial usando a tecnologia da OpenAI. As empresas podem reduzir seus custos básicos de consultoria em 90% usando o Macky. Os planos começam a partir de $10 por mês. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kinetic Consultancy Services](https://www.g2.com/pt/sellers/kinetic-consultancy-services) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Dubai, AE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6640547 (8 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 15. [MainlyAI platform](https://www.g2.com/pt/products/mainlyai-platform/reviews) Plataforma de IA para todos os fins para Gen AI e além. É mais adequada para prototipagem rápida, mas oferece escalabilidade para empresas. Solução baseada em nós de baixo código/código completo, o que significa que você pode trabalhar e criar soluções de IA com codificação mínima, mas tem a flexibilidade para ajustar, modificar e construir seus próprios nós. Possibilidades infinitas! **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [MainlyAI](https://www.g2.com/pt/sellers/mainlyai) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** Stockholm , SE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mainly-ai/ (7 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Flexibilidade (1 reviews) - Variedade de Modelos (1 reviews) **Cons:** - Recursos de Aprendizagem Insuficientes (1 reviews) ### 16. [Moloco](https://www.g2.com/pt/products/moloco/reviews) A missão da Moloco é capacitar empresas de todos os tamanhos a crescer por meio do aprendizado de máquina operacional. Com a plataforma de aprendizado de máquina da Moloco para crescimento e desempenho, cada editor de aplicativos, mercado de comércio e empresa de streaming pode agora desbloquear o valor de seus dados exclusivos de primeira mão. A Moloco foi fundada em 2013 por uma equipe de engenheiros de aprendizado de máquina e possui escritórios nos EUA, Reino Unido, Alemanha, Coreia, China, Índia, Japão e Cingapura. \* Moloco Ads permite que os profissionais de marketing de desempenho ampliem a aquisição de usuários para aplicativos móveis por meio de nossos modelos avançados de aprendizado de máquina. \* Moloco Commerce Media permite que varejistas e marketplaces construam seu próprio negócio de anúncios com uma solução flexível que oferece relevância, resultados e automação para operações de anúncios escaladas e simplificadas. \* Moloco Streaming Monetization permite que empresas de mídia de streaming revolucionem sua estratégia de monetização ao construir um negócio de anúncios baseado em resultados que oferece relevância para os usuários e resultados para os anunciantes. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Moloco, Inc](https://www.g2.com/pt/sellers/moloco-inc) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Redwood City, California - **Twitter:** @MolocoHQ (1,071 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/moloco (883 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 56% Médio Porte, 31% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestão de Contas (1 reviews) - Análise (1 reviews) - Gestão de Campanhas (1 reviews) - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Facilidade de Uso (1 reviews) ### 17. [Nivaris](https://www.g2.com/pt/products/nivaris/reviews) Nirvaris Host é um grupo de programadores de computador, administradores de sistemas, web-designers e desenvolvedores web que se cansaram de todos os serviços de hospedagem sem sentido e ineficazes que existem ao redor do mundo. Eles têm ampla experiência no desenvolvimento de sites e aplicações web, bem como no consumo de serviços de hospedagem. Trabalhar com uma equipe que realmente entende os problemas e necessidades dos clientes desde o primeiro e-mail enviado, sem perguntas sem sentido. Tendo passado por algumas experiências muito ruins, o fundador da Nirvaris Host, engenheiro de software e desenvolvedor full-stack Juliano Binder, decidiu iniciar um serviço de hospedagem na web por conta própria com o objetivo de oferecer um serviço como nenhum outro. A empresa utiliza servidores com discos SSD apenas com as melhores especificações que podemos obter, limitando os dados de hospedagem e o número de contas para cada servidor, o que garante desempenho superior para seus serviços. Os planos de hospedagem são projetados para atender às necessidades de desenvolvedores profissionais, webmasters, blogueiros, proprietários de negócios e afins. Como clientes valorizados, você terá um CPanel completo e bem conhecido, uma área de cliente amigável para gerenciar suas contas e tudo ilimitado. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Nirvaris HOST](https://www.g2.com/pt/sellers/nirvaris-host) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** London, GB - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nirvaris/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 18. [OPUS](https://www.g2.com/pt/products/vroc-opus/reviews) OPUS é uma plataforma industrial líder de IA sem código que permite aos usuários modelar processos e equipamentos para identificar oportunidades de otimização e manutenção preditiva. Os insights em tempo real do OPUS permitem que sua equipe tome decisões de negócios informadas em cada etapa. Sem qualquer experiência em programação ou codificação, as equipes podem construir modelos para: - Prever quando ocorrerá a próxima falha ou evento indesejável, - Prever qual será um valor no futuro, - Identificar a causa raiz de um evento, - Identificar quando um equipamento ou processo está se degradando ou não está operando corretamente, - Prever quando a manutenção do equipamento é necessária, - Identificar oportunidades para reduzir o consumo de energia, - Identificar oportunidades para melhorar a produtividade, - Otimizar configurações para melhorar os resultados operacionais. Aprofunde-se nos dados de seus ativos como nunca antes. Descubra correlações inesperadas que passaram despercebidas e análise de causa raiz até o nível de componente individual, para que você possa focar seus esforços de manutenção. Projetado como uma solução empresarial, para uma visão holística em todas as plantas e instalações. Os usuários podem construir seus próprios painéis, configurar alertas e manter-se atualizados o tempo todo, tanto macro quanto micro, conforme desejarem. OPUS pode ser implantado em quatro semanas e não há limitações para o número de modelos que você pode desenvolver ou custos individuais de usuário. Modelos podem ser construídos e implantados em minutos, atualizados continuamente com base em dados operacionais ao vivo. Esses recursos permitem que você libere o poder de seus dados operacionais e experimente o ROI em um piscar de olhos. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 3.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [VROC](https://www.g2.com/pt/sellers/vroc) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** East Perth, AU - **Twitter:** @vrocai (61 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vroc-artificial-intelligence (12 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 19. [PaddlePaddle](https://www.g2.com/pt/products/paddlepaddle/reviews) Uma plataforma de aprendizado profundo de código aberto com uma API simples, confiável pelas principais equipes de IA do mundo. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Serviço Gerenciado:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SaaSy Sales Management](https://www.g2.com/pt/sellers/saasy-sales-management-0b57fef2-87f9-43e2-9e4d-07cbe5101e7d) - **Localização da Sede:** N/A - **Twitter:** @PaddleHQ (17,848 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 20. [papAI](https://www.g2.com/pt/products/papai/reviews) Uma plataforma de IA colaborativa e escalável para gerenciamento de ponta a ponta dos seus projetos de dados. Colete, limpe, analise e implante seus modelos preditivos. **Average Rating:** 2.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datategy](https://www.g2.com/pt/sellers/datategy) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Puteaux, FR - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10789282 (40 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 21. [Qwak](https://www.g2.com/pt/products/qwak/reviews) Qwak é uma plataforma de IA totalmente gerenciada, acessível e confiável que contém tudo o que você e sua equipe precisam para construir aplicações de IA de alta qualidade de forma simples. A plataforma oferece uma abordagem focada na produção que permite que engenheiros de ML e profissionais de ciência de dados entreguem modelos em produção mais rapidamente do que nunca. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Compreensão de linguagem natural:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qwak](https://www.g2.com/pt/sellers/qwak) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** New York, US - **Twitter:** @Qwak_ai (210 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/qwakai (48 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 22. [Rayven](https://www.g2.com/pt/products/rayven/reviews) Rayven projeta e entrega os sistemas operacionais dos quais as empresas industriais e intensivas em ativos dependem no dia a dia. Pegamos dados operacionais desorganizados e isolados de sistemas, OT, IoT, arquivos e planilhas e os transformamos em automação e aplicativos operacionais sob medida - tudo funcionando em um só lugar. Rayven conecta o que você já tem sem a necessidade de substituir, para que as equipes sempre trabalhem com informações atuais e utilizáveis em todos os sites, ativos e processos. Sobre essa base, entregamos visibilidade em tempo real, fluxos de trabalho automatizados e soluções operacionais completas que realmente funcionam em ambientes industriais. Tudo é entregue de ponta a ponta, incluindo a tecnologia subjacente. Trabalhamos diretamente com clientes e através de parceiros por meio de soluções de marca branca e co-branded. Baseados na ANZ, trabalhando globalmente. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 32 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Rayven](https://www.g2.com/pt/sellers/rayven) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Sydney, AU - **Twitter:** @RayvenIOT (56 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rayveniot/ (29 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Varejo - **Company Size:** 63% Médio Porte, 47% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (61 reviews) - Recursos (49 reviews) - Automação (44 reviews) - Personalização (42 reviews) - Gestão de Dados (36 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (32 reviews) - Aprendizado Difícil (30 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (25 reviews) - Configuração Complexa (21 reviews) - Configurar Complexidade (19 reviews) ### 23. [Razorthink AI Platform](https://www.g2.com/pt/products/razorthink-ai-platform/reviews) Razorthink AI Studio permite que você construa visualmente receitas de transformação de dados, modelos DL/ML/Híbridos e pipelines de ponta a ponta que ingerem dados do seu ambiente empresarial e criam inteligência que alimenta seus sistemas de negócios. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Razorthink](https://www.g2.com/pt/sellers/razorthink) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Redwood City, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/razorthink/ (40 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de IA (1 reviews) - Integrações fáceis (1 reviews) - Intuitivo (1 reviews) - Aprendizado de Máquina (1 reviews) - Treinamento (1 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (1 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (1 reviews) ### 24. [Sensetime](https://www.g2.com/pt/products/sensetime/reviews) Comprometido com o desenvolvimento de tecnologia inovadora de inteligência artificial, fazendo contribuições positivas para o desenvolvimento econômico, social e humano. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sensetime](https://www.g2.com/pt/sellers/sensetime) - **Localização da Sede:** Hong Kong ,SAR - **Twitter:** @SenseTime_AI (3,339 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sensetime-group-limited/ (2,096 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 25. [Singular Intelligence](https://www.g2.com/pt/products/singular-intelligence/reviews) A plataforma de IA Singular Intelligence é projetada para equipes de negócios e equipes de insights, que operam no espaço de CPG / FMCG, Bens de Consumo, Alimentos e Bebidas, Beleza, Produtos de Cuidados Domésticos. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 10.0/10 (Category avg: 8.2/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Singular Intelligence](https://www.g2.com/pt/sellers/singular-intelligence) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Canary Wharf, GB - **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/singular-intelligence-limited (7 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Eficiência de Análise (1 reviews) - Acesso a Dados (1 reviews) - Insights (1 reviews) **Cons:** - Personalização Limitada (1 reviews) ## 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.