# Melhor Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* As plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina (DSML) fornecem ferramentas para construir, implantar e monitorar algoritmos de aprendizado de máquina, combinando dados com modelos inteligentes de tomada de decisão para apoiar soluções de negócios. Essas plataformas podem oferecer algoritmos pré-construídos e fluxos de trabalho visuais para usuários não técnicos ou exigir habilidades de desenvolvimento mais avançadas para a criação de modelos complexos. ### Capacidades Principais do Software de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML) Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (DSML), um produto deve: - Apresentar uma maneira para os desenvolvedores conectarem dados a algoritmos para que eles possam aprender e se adaptar - Permitir que os usuários criem algoritmos de aprendizado de máquina e/ou ofereçam algoritmos pré-construídos para usuários iniciantes - Fornecer uma plataforma para implantar IA em escala ### Como o Software DSML Difere de Outras Ferramentas As plataformas DSML diferem das ofertas tradicionais de plataforma como serviço (PaaS) ao fornecer funcionalidades específicas de aprendizado de máquina, como algoritmos pré-construídos, fluxos de trabalho de treinamento de modelos e recursos automatizados que reduzem a necessidade de ampla expertise em ciência de dados. ### Insights do G2 sobre Software DSML Com base nas tendências de categoria no G2, o valor do desenvolvimento de modelos simplificado, facilidade de implantação e opções que apoiam tanto praticantes não técnicos quanto avançados através de interfaces visuais ou fluxos de trabalho baseados em codificação. ## Best Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina At A Glance - **Líder:** [Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/reviews) - **Melhor Desempenho:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/pt/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) - **Mais Tendência:** [RapidCanvas](https://www.g2.com/pt/products/rapidcanvas/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Hurree Hurree é uma plataforma impulsionada por IA que consolida todos os seus dados de relatórios em um único centro de comando fácil de usar. Ela se conecta a mais de 70 ferramentas populares, oferecendo uma visão única e confiável do desempenho em toda a sua empresa. Com painéis totalmente personalizáveis, Hurree torna simples para qualquer equipe acompanhar KPIs, monitorar tendências e medir o sucesso sem necessidade de habilidades técnicas. No coração da plataforma está Riva, a assistente de IA integrada da Hurree. Riva não apenas mostra os números; ela os explica. De resumos instantâneos a insights preditivos e recomendações acionáveis, Riva ajuda você a entender o que está acontecendo e o que fazer a seguir. Hurree é feita para equipes que desejam melhor visibilidade, relatórios mais claros e dados que realmente possam usar, sem complexidade. 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[Vertex AI](https://www.g2.com/pt/products/google-vertex-ai/reviews) Construa, implante e escale modelos de aprendizado de máquina (ML) mais rapidamente, com ferramentas de ML totalmente gerenciadas para qualquer caso de uso. Através do Vertex AI Workbench, o Vertex AI é integrado nativamente com BigQuery, Dataproc e Spark. Você pode usar o BigQuery ML para criar e executar modelos de aprendizado de máquina no BigQuery usando consultas SQL padrão em ferramentas de inteligência de negócios e planilhas existentes, ou pode exportar conjuntos de dados do BigQuery diretamente para o Vertex AI Workbench e executar seus modelos a partir daí. Use o Vertex Data Labeling para gerar rótulos altamente precisos para sua coleção de dados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 648 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google) - **Ano de Fundação:** 1998 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Cientista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 41% Pequena Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (162 reviews) - Variedade de Modelos (114 reviews) - Recursos (109 reviews) - Aprendizado de Máquina (104 reviews) - Integrações fáceis (84 reviews) **Cons:** - Caro (75 reviews) - Curva de Aprendizado (63 reviews) - Complexidade (62 reviews) - Questões de Complexidade (58 reviews) - Aprendizado Difícil (47 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews) A Databricks é a empresa de Dados e IA. Mais de 20.000 organizações em todo o mundo — incluindo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e mais de 60% das empresas da Fortune 500 — confiam na Databricks para construir e escalar aplicativos de dados e IA, análises e agentes. Com sede em São Francisco e mais de 30 escritórios ao redor do mundo, a Databricks oferece uma Plataforma de Inteligência de Dados unificada que inclui Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase e Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 721 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/databricks-inc) - **Website da Empresa:** https://databricks.com - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,234 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros - **Company Size:** 44% Empresa, 40% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Recursos (288 reviews) - Facilidade de Uso (278 reviews) - Integrações (189 reviews) - Colaboração (150 reviews) - Gestão de Dados (150 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (112 reviews) - Caro (97 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (96 reviews) - Recursos Faltantes (69 reviews) - Complexidade (64 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/pt/products/sas-sas-viya/reviews) O SAS Viya é uma plataforma de dados e IA nativa da nuvem que permite às equipes construir, implantar e escalar IA explicável que impulsiona decisões confiáveis e seguras. Ele une todo o ciclo de vida de dados e IA e capacita as equipes a inovar rapidamente, equilibrando velocidade, automação e governança por design. O Viya unifica gestão de dados, análises avançadas e tomada de decisão em uma única plataforma, para que as organizações possam passar da experimentação para a produção com confiança, entregando impacto comercial mensurável que é seguro, explicável e escalável em qualquer ambiente. As principais capacidades necessárias para entregar decisões confiáveis incluem: • Clareza de ponta a ponta em todo o ciclo de vida de dados e IA, com linhagem embutida, auditabilidade e monitoramento contínuo para apoiar decisões defensáveis. • Governança por design, permitindo supervisão consistente em dados, modelos e decisões para reduzir riscos e acelerar a adoção. • IA explicável em escala, para que insights e resultados possam ser compreendidos, validados e confiáveis tanto por empresas quanto por reguladores. • Análises operacionalizadas, garantindo que o valor continue além da implantação através de monitoramento, re-treinamento e gestão do ciclo de vida. • Implantação flexível e nativa da nuvem, permitindo que as organizações comecem em qualquer lugar e escalem em todos os lugares enquanto mantêm o controle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 700 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Website da Empresa:** https://www.sas.com/ - **Ano de Fundação:** 1976 - **Localização da Sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudante, Programador Estatístico - **Top Industries:** Farmacêuticos, Software de Computador - **Company Size:** 33% Empresa, 32% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (316 reviews) - Recursos (218 reviews) - Análise (196 reviews) - Análise de Dados (166 reviews) - Interface do Usuário (147 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Aprendizagem (151 reviews) - Curva de Aprendizado (144 reviews) - Complexidade (143 reviews) - Aprendizado Difícil (117 reviews) - Caro (108 reviews) ### 4. [Deepnote](https://www.g2.com/pt/products/deepnote/reviews) Deepnote é um espaço de trabalho de dados onde agentes e humanos trabalham juntos. É projetado para simplificar a exploração de dados, acelerar a análise e rapidamente entregar insights acionáveis para você e sua equipe. Ao contrário de ferramentas desatualizadas como o Jupyter, o Deepnote é construído com a próxima década em mente. Deepnote dá superpoderes a qualquer pessoa que trabalhe com dados. Ele unifica seu fluxo de trabalho de dados através de uma camada semântica integrada, preparando seus dados para aplicações avançadas de IA. Você também pode aproveitar nosso copiloto de dados de IA para conversar com seus dados, criar gráficos, escrever código ou transformar seus cadernos de IA em dashboards de dados ou aplicativos completos. Combine dados, código SQL ou Python e visualizações lado a lado em uma tela flexível - aprimorada com modelos de raciocínio de IA de ponta. 🤖 Analise com IA • Gere código e visualizações descrevendo seu objetivo. • Escreva, execute e depure código automaticamente com IA. • Avance mais rápido com sugestões de IA sensíveis ao contexto. 🔗 Unifique • Conecte-se a mais de 60 fontes de dados como BigQuery, Snowflake e PostgreSQL. • Combine Python e SQL em um único caderno. • Construa módulos reutilizáveis de ETL, análises e métricas. • Crie uma camada semântica com definições compartilhadas e métricas confiáveis. ⚖️ Escale • Aumente instantaneamente o poder de computação, mais incluído do que o Colab. • Agende tarefas e seja notificado com resultados atualizados. • Organize o trabalho em projetos e pastas para clareza da equipe. • Gerencie fluxos de trabalho via API REST. 🚀 Lançamento • Transforme cadernos em dashboards ou aplicativos de dados, nativamente ou com Streamlit. • Permita que os usuários explorem dados com entradas interativas. • Compartilhe aplicativos seguros e ao vivo com um clique. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 374 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deepnote](https://www.g2.com/pt/sellers/deepnote) - **Website da Empresa:** https://www.deepnote.com - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,240 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (25 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudante, Analista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Educação Superior - **Company Size:** 68% Pequena Empresa, 24% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (170 reviews) - Colaboração (120 reviews) - Integrações fáceis (76 reviews) - Colaboração em Equipe (76 reviews) - Gestão de Dados (67 reviews) **Cons:** - Desempenho lento (61 reviews) - Recursos Limitados (32 reviews) - Questões de Gestão de Dados (29 reviews) - Recursos Faltantes (26 reviews) - Faltando Recursos (25 reviews) ### 5. [Anaconda Platform](https://www.g2.com/pt/products/anaconda-platform/reviews) A Anaconda Platform é uma plataforma unificada de desenvolvimento de IA empresarial que ajuda cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de plataforma a construir, proteger, implantar e observar cargas de trabalho de IA desde o desenvolvimento até a produção. A plataforma aborda desafios críticos que as empresas enfrentam ao escalar iniciativas de IA de código aberto, incluindo a complexidade do ambiente, vulnerabilidades de segurança, falhas de implantação e requisitos de governança em infraestruturas de nuvem e locais. A plataforma combina a distribuição confiável de pacotes Python com controles de governança de nível empresarial, permitindo que as organizações acelerem a inovação em IA enquanto mantêm a segurança e a conformidade. Os cientistas de dados acessam mais de 12.000 pacotes de código aberto pré-avaliados e compatíveis através da distribuição segura da Anaconda, eliminando conflitos de dependência e desvios de ambiente que normalmente atrasam os ciclos de implantação. Os administradores da plataforma ganham gerenciamento centralizado, controles de acesso baseados em função e detecção automatizada de vulnerabilidades em todas as cargas de trabalho de IA. As principais capacidades incluem: Distribuição Confiável - Pacotes Python pré-validados com verificação de assinatura, listas de materiais de software (SBOMs) e SLAs de tempo de atividade garantido reduzem os riscos de segurança da cadeia de suprimentos Governança Segura - Varredura automatizada de CVE, filtragem de pacotes, logs de auditoria e rastreamento de conformidade para requisitos de GDPR, HIPAA e CCPA permitem que as equipes avancem rapidamente sem comprometer a segurança Velocidade do Desenvolvedor - Ambientes pré-configurados, configuração com um comando e resolução automática de dependências eliminam o tempo de depuração para que os desenvolvedores se concentrem em construir soluções IA Pronta para Produção - Runtimes de alto desempenho e fluxos de trabalho de implantação comprovados garantem que o que funciona localmente funcione de forma confiável em escala, fechando a lacuna entre experimentação e produção Insights Acionáveis - Telemetria em tempo real e métricas de uso em pacotes, ambientes e modelos fornecem visibilidade para decisões de otimização baseadas em dados Organizações que usam a Anaconda Platform relatam uma redução de 60% no risco de violações de segurança, uma melhoria de 80% na eficiência do gerenciamento de segurança de pacotes e economias significativas de tempo ao eliminar processos manuais de avaliação de pacotes. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Anaconda, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/anaconda-inc) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @anacondainc (83,784 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25029553/ (575 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Estudante - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 37% Pequena Empresa, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (74 reviews) - Configurar Facilidade (39 reviews) - Eficiência (27 reviews) - Intuitivo (25 reviews) - Facilidade de Codificação (23 reviews) **Cons:** - Questões de Gestão de Dados (11 reviews) - Desempenho lento (11 reviews) - Faltando Recursos (10 reviews) - Recursos Limitados (9 reviews) - Armazenamento Limitado (9 reviews) ### 6. [Dataiku](https://www.g2.com/pt/products/dataiku/reviews) Dataiku é a Plataforma para o Sucesso em IA que une pessoas, orquestração e governança para transformar investimentos em IA em resultados de negócios mensuráveis. Ajuda as organizações a passarem de experimentações fragmentadas para uma execução coordenada e confiável em escala. Construído para o sucesso em IA: o Dataiku reúne especialistas em negócios e IA no mesmo ambiente, incorporando o contexto de negócios em análises, modelos e agentes de IA. As equipes de negócios podem se autoatender e inovar, enquanto os especialistas em IA constroem, implantam e otimizam rapidamente, fechando a lacuna entre pilotos e produção. Orquestração que escala: o Dataiku conecta dados, serviços de IA e aplicativos empresariais em análises, aprendizado de máquina e agentes de IA. Fluxos de trabalho integrados entregam valor em qualquer nuvem ou infraestrutura sem bloqueio de fornecedor ou fragmentação. Governança em que você pode confiar: o Dataiku incorpora governança em todo o ciclo de vida da IA, permitindo que as equipes acompanhem o desempenho, custo e risco para manter os sistemas explicáveis, em conformidade e auditáveis. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dataiku](https://www.g2.com/pt/sellers/dataiku) - **Website da Empresa:** https://Dataiku.com - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,923 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Cientista de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Farmacêuticos - **Company Size:** 60% Empresa, 22% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (82 reviews) - Recursos (82 reviews) - Usabilidade (46 reviews) - Integrações fáceis (43 reviews) - Melhoria da Produtividade (42 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (45 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (26 reviews) - Desempenho lento (24 reviews) - Aprendizado Difícil (23 reviews) - Caro (22 reviews) ### 7. [Hex](https://www.g2.com/pt/products/hex-tech-hex/reviews) Hex é a melhor plataforma de Análise de IA do mundo. Com o Hex, qualquer pessoa pode explorar dados usando linguagem natural, com ou sem código, tudo em um contexto confiável, em uma plataforma alimentada por IA. Comece agora \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Obtenha uma demonstração \> https://hex.tech/request-a-demo/source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 379 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 5.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Hex Tech](https://www.g2.com/pt/sellers/hex-tech) - **Website da Empresa:** https://hex.tech/ - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,762 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (222 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Cientista de Dados - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 54% Médio Porte, 22% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (130 reviews) - Consultas SQL (81 reviews) - Gestão de Dados (79 reviews) - Consultas SQL (74 reviews) - Análise de Dados (62 reviews) **Cons:** - Recursos Limitados (45 reviews) - Recursos Faltantes (41 reviews) - Faltando Recursos (38 reviews) - Visualização Limitada (30 reviews) - Questões de Gestão de Dados (29 reviews) ### 8. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® ajuda você a acessar, integrar e entender todos os seus dados — estruturados e não estruturados — em qualquer ambiente. Ele otimiza cargas de trabalho para preço e desempenho enquanto aplica governança consistente em todas as fontes, formatos e equipes. Assista à demonstração para aprender como o watsonx.data capacita você a construir aplicativos de IA generativa e agentes de IA poderosos. Teste gratuito disponível: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 150 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 5.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Website da Empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **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®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, CEO - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 34% Pequena Empresa, 33% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (67 reviews) - Recursos (47 reviews) - Gestão de Dados (41 reviews) - Integrações (33 reviews) - Análise (31 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (38 reviews) - Complexidade (25 reviews) - Caro (20 reviews) - Configuração Difícil (17 reviews) - Dificuldade (17 reviews) ### 9. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai faz parte da plataforma IBM watsonx que reúne novas capacidades de IA generativa, alimentadas por modelos de base e aprendizado de máquina tradicional em um estúdio poderoso que abrange o ciclo de vida da IA. Com o watsonx.ai, você pode construir, treinar, validar, ajustar e implantar IA generativa, modelos de base e capacidades de aprendizado de máquina com facilidade e construir aplicações de IA em uma fração do tempo com uma fração dos dados. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.5/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm) - **Website da Empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **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®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultor - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 41% Pequena Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (76 reviews) - Variedade de Modelos (31 reviews) - Recursos (29 reviews) - Integração de IA (28 reviews) - Capacidades de IA (23 reviews) **Cons:** - Aprendizado Difícil (21 reviews) - Complexidade (20 reviews) - Curva de Aprendizado (19 reviews) - Caro (17 reviews) - Melhoria Necessária (16 reviews) ### 10. [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) A Snowflake permite que todas as organizações mobilizem seus dados com o AI Data Cloud da Snowflake. Os clientes usam o AI Data Cloud para unir dados isolados, descobrir e compartilhar dados com segurança, alimentar aplicativos de dados e executar diversas cargas de trabalho de IA/ML e analíticas. Onde quer que os dados ou usuários estejam, a Snowflake oferece uma experiência de dados única que abrange várias nuvens e geografias. Milhares de clientes em muitos setores, incluindo 691 dos 2000 maiores do mundo segundo a Forbes em 2023 (G2K) até 31 de janeiro, usam o AI Data Cloud da Snowflake para impulsionar seus negócios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 664 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/snowflake-inc) - **Website da Empresa:** https://www.snowflake.com - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (237 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 44% Médio Porte, 43% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (87 reviews) - Escalabilidade (67 reviews) - Gestão de Dados (66 reviews) - Recursos (64 reviews) - Integrações (61 reviews) **Cons:** - Caro (52 reviews) - Custo (35 reviews) - Gestão de Custos (32 reviews) - Curva de Aprendizado (25 reviews) - Complexidade (20 reviews) ### 11. [MATLAB](https://www.g2.com/pt/products/matlab/reviews) O MATLAB é um ambiente de programação de alto nível e computação numérica amplamente utilizado por engenheiros e cientistas para análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e modelagem de sistemas. Ele oferece um ambiente de trabalho otimizado para processos de análise e design iterativos, juntamente com uma linguagem de programação que expressa diretamente a matemática de matrizes e arrays. O recurso Live Editor permite que os usuários criem scripts que integram código, saída e texto formatado dentro de um notebook executável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados: Ferramentas para explorar, modelar e analisar dados. - Gráficos: Funções para visualizar e explorar dados através de vários gráficos e diagramas. - Programação: Capacidades para criar scripts, funções e classes para fluxos de trabalho personalizados. - Construção de Aplicativos: Facilidades para desenvolver aplicativos de desktop e web. - Interfaces de Linguagem Externa: Integração com linguagens como Python, C/C++, Fortran e Java. - Conectividade de Hardware: Suporte para conectar o MATLAB a várias plataformas de hardware. - Computação Paralela: Capacidade de realizar cálculos em grande escala e paralelizar simulações usando desktops multicore, GPUs, clusters e recursos em nuvem. - Implantação: Opções para compartilhar programas MATLAB e implantá-los em aplicativos empresariais, dispositivos embarcados e ambientes em nuvem. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MATLAB simplifica cálculos matemáticos complexos e tarefas de análise de dados, permitindo que os usuários desenvolvam algoritmos e modelos de forma eficiente. Suas ferramentas abrangentes e aplicativos interativos facilitam a prototipagem rápida e o design iterativo, reduzindo o tempo de desenvolvimento. A escalabilidade da plataforma permite uma transição suave da pesquisa para a produção, suportando a implantação em vários sistemas sem modificações extensas de código. Ao integrar-se com múltiplas linguagens de programação e plataformas de hardware, o MATLAB oferece um ambiente versátil que atende às diversas necessidades de engenheiros e cientistas em diferentes indústrias. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 745 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [MathWorks](https://www.g2.com/pt/sellers/mathworks) - **Ano de Fundação:** 1984 - **Localização da Sede:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,430 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudante, Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação - **Top Industries:** Educação Superior, Pesquisa - **Company Size:** 42% Empresa, 31% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (19 reviews) - Recursos (16 reviews) - Visualização de Dados (13 reviews) - Variedade de Ferramentas (10 reviews) - Simulação (9 reviews) **Cons:** - Caro (12 reviews) - Desempenho lento (10 reviews) - Altos Requisitos do Sistema (7 reviews) - Licenciamento caro (4 reviews) - Desempenho Lento (4 reviews) ### 12. [Deep Learning VM Image](https://www.g2.com/pt/products/deep-learning-vm-image/reviews) Imagens de VM de Deep Learning são imagens de máquina virtual pré-configuradas otimizadas para tarefas de ciência de dados e aprendizado de máquina. Essas imagens vêm com frameworks e ferramentas essenciais de aprendizado de máquina pré-instalados, permitindo que os usuários implantem e escalem modelos de aprendizado de máquina de forma eficiente na infraestrutura do Google Cloud. Principais Características e Funcionalidades: - Frameworks Pré-instalados: Suporte para TensorFlow Enterprise, TensorFlow, PyTorch e computação de alto desempenho genérica, atendendo a várias necessidades de aprendizado de máquina. - Opções de Sistema Operacional: Baseadas no Debian 11 e Ubuntu 22.04, proporcionando flexibilidade e compatibilidade com diferentes ambientes. - Ambiente Python Abrangente: Inclui Python 3.10 com um conjunto de bibliotecas como NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, NLTK, Pillow, scikit-image, OpenCV e scikit-learn, facilitando uma experiência de desenvolvimento robusta. - Integração com JupyterLab: Oferece ambientes de notebook JupyterLab para prototipagem rápida e desenvolvimento interativo. - Aceleração por GPU: Equipado com os drivers e pacotes NVIDIA mais recentes, incluindo CUDA 11.x e 12.x, CuDNN e NCCL, para aproveitar as capacidades de GPU para computação acelerada. Valor Principal e Soluções para Usuários: As Imagens de VM de Deep Learning simplificam o processo de configuração para projetos de aprendizado de máquina, fornecendo ambientes prontos para uso com frameworks e ferramentas pré-instalados. Isso reduz o tempo e o esforço necessários para configuração, permitindo que cientistas de dados e praticantes de aprendizado de máquina se concentrem no desenvolvimento e experimentação de modelos. A integração com a infraestrutura escalável do Google Cloud garante que os usuários possam gerenciar e escalar suas cargas de trabalho de aprendizado de máquina de forma eficiente, seja com recursos de CPU ou GPU. Atualizações regulares e suporte da comunidade aumentam ainda mais a confiabilidade e o desempenho dessas imagens de VM, tornando-as um recurso valioso para acelerar iniciativas de aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 47 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google) - **Ano de Fundação:** 1998 - **Localização da Sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,840,340 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 52% Pequena Empresa, 30% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (28 reviews) - Configurar Facilidade (15 reviews) - Recursos (14 reviews) - Integrações fáceis (11 reviews) - Configuração Fácil (11 reviews) **Cons:** - Caro (15 reviews) - Custo (8 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (7 reviews) - Aprendizado Difícil (6 reviews) - Problemas de Dependência (5 reviews) ### 13. [TensorFlow](https://www.g2.com/pt/products/tensorflow/reviews) O TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Equipe do Google Brain, projetada para facilitar a criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina em várias plataformas. Ele fornece um ecossistema abrangente que suporta tarefas que vão desde gráficos de fluxo de dados simples até redes neurais complexas, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores construam e implantem aplicações de aprendizado de máquina de forma eficiente. Principais Características e Funcionalidades: - Arquitetura Flexível: A arquitetura do TensorFlow permite a implantação em várias plataformas, incluindo CPUs, GPUs e TPUs, e suporta vários sistemas operacionais como Linux, macOS, Windows, Android e JavaScript. - Suporte a Múltiplas Linguagens: Embora ofereça principalmente uma API em Python, o TensorFlow também fornece suporte para outras linguagens, incluindo C++, Java e JavaScript, atendendo a uma comunidade diversificada de desenvolvedores. - APIs de Alto Nível: O TensorFlow inclui APIs de alto nível como o Keras, que simplificam o processo de construção e treinamento de modelos, tornando o aprendizado de máquina mais acessível para iniciantes e eficiente para especialistas. - Execução Eager: Este recurso permite a avaliação imediata de operações, facilitando a depuração intuitiva e a construção dinâmica de gráficos. - Computação Distribuída: O TensorFlow suporta treinamento distribuído, permitindo a escalabilidade de modelos de aprendizado de máquina em vários dispositivos e servidores sem modificações significativas no código. Valor Principal e Soluções Oferecidas: O TensorFlow aborda os desafios de desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina oferecendo uma plataforma unificada, escalável e flexível. Ele simplifica o fluxo de trabalho desde a concepção do modelo até a implantação, reduzindo a complexidade associada a projetos de aprendizado de máquina. Ao suportar uma ampla gama de plataformas e linguagens, o TensorFlow capacita os usuários a implementar soluções de aprendizado de máquina em ambientes diversos, desde laboratórios de pesquisa até sistemas de produção. Sua suíte abrangente de ferramentas e bibliotecas acelera o processo de desenvolvimento, fomenta a inovação e permite a criação de modelos sofisticados que podem enfrentar problemas do mundo real de forma eficaz. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 136 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TensorFlow](https://www.g2.com/pt/sellers/tensorflow) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Centre Urbain Nord, TN - **Twitter:** @TensorFlow (378,445 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensorflow-tunis/ (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 25% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Aprendizado de Máquina (23 reviews) - Integração de IA (19 reviews) - Facilidade de Uso (19 reviews) - Variedade de Modelos (18 reviews) - Escalabilidade (14 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado Íngreme (25 reviews) - Complexidade (8 reviews) - Aprendizado Difícil (8 reviews) - Tratamento de Erros (6 reviews) - Desempenho lento (6 reviews) ### 14. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/pt/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) Saturn Cloud é uma plataforma de IA portátil que se instala de forma segura em qualquer conta de nuvem. Acesse as melhores GPUs sem configuração de Kubernetes ou DevOps, permita que as equipes de IA/ML desenvolvam, implantem e gerenciem modelos de ML com qualquer stack, e forneça à segurança de TI os controles que funcionam para sua empresa. Os clientes incluem NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé e mais. Comece gratuitamente em: saturncloud.io **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 320 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/pt/sellers/saturn-cloud) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** New York, US - **Twitter:** @saturn_cloud (3,229 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Cientista de Dados, Estudante - **Top Industries:** Software de Computador, Educação Superior - **Company Size:** 82% Pequena Empresa, 12% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (18 reviews) - Desempenho da GPU (13 reviews) - Poder de Computação (10 reviews) - Configurar Facilidade (10 reviews) - Integrações fáceis (8 reviews) **Cons:** - Caro (6 reviews) - Recursos Faltantes (5 reviews) - Questões de Complexidade (4 reviews) - Documentação Ruim (4 reviews) - Configuração Difícil (3 reviews) ### 15. [Wipro Holmes](https://www.g2.com/pt/products/wipro-holmes/reviews) Wipro HOLMES é uma plataforma de inteligência artificial que fornece serviços para o desenvolvimento de agentes virtuais digitais, sistemas preditivos, automação de processos cognitivos, aplicações de computação visual, virtualização do conhecimento, robótica e drones para oferecer aprimoramento cognitivo à experiência e produtividade, acelerar processos por meio da automação e, no estágio mais avançado de maturidade, alcançar habilidades autônomas. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Wipro](https://www.g2.com/pt/sellers/wipro) - **Ano de Fundação:** 1945 - **Localização da Sede:** Bangalore - **Twitter:** @Wipro (513,896 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1318/ (264,517 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** WIT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Empresa, 30% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Eficiência (3 reviews) - Integração de IA (2 reviews) - Automação (2 reviews) - Acesso a Dados (2 reviews) - Economia de tempo (2 reviews) **Cons:** - Interface Complexa (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (1 reviews) ### 16. [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/pt/products/amazon-sagemaker/reviews) Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite a cientistas de dados e desenvolvedores construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina (ML) em escala. Ele fornece um conjunto abrangente de ferramentas e infraestrutura, simplificando todo o fluxo de trabalho de ML desde a preparação de dados até a implantação do modelo. Com o SageMaker, os usuários podem rapidamente conectar-se a dados de treinamento, selecionar e otimizar algoritmos, e implantar modelos em um ambiente seguro e escalável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Ambientes de Desenvolvimento Integrados (IDEs): O SageMaker oferece uma interface unificada baseada na web com IDEs integrados, incluindo JupyterLab e RStudio, facilitando o desenvolvimento e a colaboração sem interrupções. - Algoritmos e Frameworks Pré-construídos: Inclui uma seleção de algoritmos de ML otimizados e suporta frameworks populares como TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permitindo flexibilidade no desenvolvimento de modelos. - Ajuste Automático de Modelos: O SageMaker pode ajustar automaticamente os modelos para alcançar precisão ideal, reduzindo o tempo e o esforço necessários para ajustes manuais. - Treinamento e Implantação Escaláveis: O serviço gerencia a infraestrutura subjacente, permitindo o treinamento eficiente de modelos em grandes conjuntos de dados e implantando-os em clusters de auto-escalonamento para alta disponibilidade. - MLOps e Governança: O SageMaker fornece ferramentas para monitorar, depurar e gerenciar modelos de ML, garantindo operações robustas e conformidade com padrões de segurança empresarial. Valor Principal e Problema Resolvido: O Amazon SageMaker aborda a complexidade e a natureza intensiva em recursos do desenvolvimento e implantação de modelos de ML. Ao oferecer um ambiente totalmente gerenciado com ferramentas integradas e infraestrutura escalável, ele acelera o ciclo de vida de ML, reduz a sobrecarga operacional e permite que as organizações obtenham insights e valor de seus dados de forma mais eficiente. Isso capacita as empresas a inovar rapidamente e implementar soluções de IA sem a necessidade de ampla expertise interna ou gerenciamento de infraestrutura. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.1/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 33% Empresa, 31% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Integração de IA (2 reviews) - Poder de Computação (2 reviews) - Eficiência (2 reviews) - Processamento Rápido (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Complexidade (2 reviews) - Questões de Complexidade (2 reviews) - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) ### 17. [AWS Trainium](https://www.g2.com/pt/products/aws-trainium/reviews) Obtenha alto desempenho para treinamento de aprendizado profundo e IA generativa enquanto reduz os custos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/pt/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Ano de Fundação:** 2006 - **Localização da Sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,220,862 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 20% Médio Porte ### 18. [Posit](https://www.g2.com/pt/products/posit-posit/reviews) Posit, anteriormente RStudio, é dedicada ao avanço de software de código aberto para ciência de dados, pesquisa científica e comunicação técnica. Confiada por milhões de usuários, incluindo 25% das empresas da Fortune Global 100, a Posit capacita organizações a impulsionar a inovação e a tomada de decisões informadas. Nós nos concentramos em tornar a ciência de dados mais aberta, intuitiva, acessível e colaborativa, oferecendo ferramentas que permitem insights poderosos e decisões mais inteligentes baseadas em dados. Construímos ferramentas populares de código aberto como o RStudio IDE e Shiny, bem como ferramentas de nível empresarial para equipes profissionais de ciência de dados, incluindo Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench e Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Posit](https://www.g2.com/pt/sellers/posit) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,263 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (448 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Assistente de Pesquisa, Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação - **Top Industries:** Educação Superior, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 49% Empresa, 27% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (13 reviews) - Recursos (9 reviews) - Código Aberto (7 reviews) - Suporte ao Cliente (5 reviews) - Integrações fáceis (5 reviews) **Cons:** - Desempenho lento (7 reviews) - Curva de Aprendizado (4 reviews) - Problemas de Desempenho (4 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (4 reviews) - Desempenho Lento (3 reviews) ### 19. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio no IBM Cloud Pak for Data é uma solução líder em ciência de dados e aprendizado de máquina que ajuda as empresas a acelerar a transformação digital impulsionada por IA. Permite que as empresas escalem IA confiável e otimizem decisões. Permite construir, executar e gerenciar modelos de IA em qualquer nuvem através de um ciclo de vida de IA automatizado de ponta a ponta—simplificando a experimentação e implantação, acelerando a exploração e preparação de dados, e melhorando o desenvolvimento e treinamento de modelos. Governar e monitorar modelos para mitigar desvios e vieses, e gerenciar o risco do modelo. Construir uma prática de ModelOps que sincroniza pipelines de aplicação e modelo para operacionalizar IA responsável e explicável em toda a empresa. Como uma oferta chave do IBM Cloud Pak for Data, uma plataforma unificada de dados e IA, o Watson Studio integra-se perfeitamente com serviços de gerenciamento de dados, capacidades de privacidade e segurança de dados, ferramentas de aplicação de IA, frameworks de código aberto e um ecossistema tecnológico robusto. Une equipes e capacita empresas a construir a arquitetura de informação moderna que a IA requer e a infundir em toda a organização. IBM Watson Studio é opcional em código, permitindo que tanto cientistas de dados quanto analistas de negócios trabalhem na mesma plataforma, fornecendo o melhor das ferramentas de código aberto junto com capacidades visuais de arrastar e soltar. Permite que as organizações aproveitem os ativos de dados e injetem previsões em processos de negócios e aplicações modernas—ajudando-as a maximizar seu valor de negócios. É adequado para ambientes híbridos de multicloud que exigem desempenho, segurança e governança críticos para a missão. As características incluem: • AutoAI que elimina tarefas repetitivas e demoradas automatizando a preparação de dados, desenvolvimento de modelos, engenharia de características e otimização de hiperparâmetros. • Análise de Texto para descobrir insights de dados não estruturados • Construção de modelos visuais de arrastar e soltar com SPSS Modeler • Acesso amplo a dados – arquivos planos, planilhas, principais bancos de dados relacionais • Motor gráfico sofisticado para construir visualizações impressionantes • Suporte para Notebooks Python 3 Watson Studio está disponível através de várias opções de implantação: • IBM Cloud Pak for Data – Uma plataforma de dados e IA aberta e extensível que roda em qualquer nuvem • IBM Cloud Pak for Data System – Uma plataforma em nuvem híbrida, no local, em uma caixa • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Um conjunto de serviços de plataforma IBM Cloud Pak for Data totalmente gerenciado na IBM Cloud **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.3/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **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:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, CEO - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 50% Empresa, 30% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de IA (4 reviews) - Tecnologia de IA (4 reviews) - Facilidade de Uso (4 reviews) - Aprendizado de Máquina (4 reviews) - Integração de IA (3 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Curva de Aprendizado (3 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (3 reviews) - Interface Complexa (1 reviews) - Complexidade (1 reviews) ### 20. [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews) 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. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 647 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/pt/sellers/alteryx) - **Website da Empresa:** https://www.alteryx.com - **Ano de Fundação:** 1997 - **Localização da Sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,204 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Contabilidade - **Company Size:** 62% Empresa, 22% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (333 reviews) - Automação (148 reviews) - Intuitivo (132 reviews) - Aprendizagem Fácil (102 reviews) - Eficiência (102 reviews) **Cons:** - Caro (88 reviews) - Curva de Aprendizado (80 reviews) - Recursos Faltantes (62 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (55 reviews) - Desempenho lento (41 reviews) ### 21. [Altair AI Studio](https://www.g2.com/pt/products/rapidminer-studio/reviews) Altair AI Studio (anteriormente RapidMiner Studio) é uma ferramenta de ciência de dados que qualquer pessoa pode usar para projetar e prototipar modelos de IA e aprendizado de máquina altamente explicáveis que ajudam a construir confiança em toda a organização. Altair AI Studio inclui: - Funcionalidade completa de IA generativa com acesso a centenas de grandes modelos de linguagem (LLMs). - Telas intuitivas e poderosas de arrastar e soltar que oferecem aos usuários controle semelhante ao código sem complexidade. - Auto ML premiado com agrupamento automatizado, modelagem preditiva, engenharia de características e previsão de séries temporais. - Conectividade, exploração e preparação de dados. - Implantar e gerenciar projetos e modelos de IA em escala empresarial. - Colaborar com membros da equipe no mesmo ambiente sem se preocupar em sobrescrever o trabalho uns dos outros. - Unificar todo o ciclo de vida da ciência de dados, desde a exploração de dados e aprendizado de máquina até operações de modelo e visualização e implantar na nuvem. Altair AI Studio ajuda os usuários a tornar insights poderosos acessíveis a toda a organização e pode escalar perfeitamente para usuários e empresas. Altair AI Studio permite que as organizações obtenham valor significativo da IA com custo e impacto operacional mínimos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 490 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.2/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Altair](https://www.g2.com/pt/sellers/altair-186799f5-3238-493f-b3ad-b8cac484afd7) - **Website da Empresa:** https://www.altair.com/ - **Ano de Fundação:** 1985 - **Localização da Sede:** Troy, MI - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/8323/ (3,169 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** NASDAQ:ALTR **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Estudante, Cientista de Dados - **Top Industries:** Educação Superior, Gestão Educacional - **Company Size:** 43% Pequena Empresa, 30% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (9 reviews) - Aprendizado de Máquina (8 reviews) - Integração de IA (6 reviews) - Tecnologia de IA (5 reviews) - Automação (5 reviews) **Cons:** - Complexidade (4 reviews) - Manipulação de Grandes Conjuntos de Dados (3 reviews) - Desempenho lento (3 reviews) - Questões de Complexidade (2 reviews) - Uso Complexo (2 reviews) ### 22. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/pt/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning é um serviço de nível empresarial que facilita o ciclo de vida completo de aprendizado de máquina, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores construam, treinem e implantem modelos de forma eficiente. Principais Recursos e Funcionalidades: - Preparação de Dados: Itere rapidamente a preparação de dados em clusters Apache Spark dentro do Azure Machine Learning, interoperável com o Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumente a agilidade no envio de seus modelos tornando as features descobertas e reutilizáveis em diferentes workspaces. - Infraestrutura de IA: Aproveite a infraestrutura de IA projetada especificamente para combinar as GPUs mais recentes e a rede InfiniBand. - Aprendizado de Máquina Automatizado: Crie rapidamente modelos de aprendizado de máquina precisos para tarefas incluindo classificação, regressão, visão e processamento de linguagem natural. - IA Responsável: Construa soluções de IA responsáveis com capacidades de interpretabilidade. Avalie a justiça do modelo através de métricas de disparidade e mitigue a injustiça. - Catálogo de Modelos: Descubra, ajuste e implante modelos de base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e mais usando o catálogo de modelos. - Fluxo de Prompt: Projete, construa, avalie e implante fluxos de trabalho de modelos de linguagem com fluxo de prompt. - Endpoints Gerenciados: Operacionalize a implantação e pontuação de modelos, registre métricas e realize implantações seguras de modelos. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Azure Machine Learning acelera o tempo para valor ao simplificar a engenharia de prompts e fluxos de trabalho de modelos de aprendizado de máquina, facilitando o desenvolvimento mais rápido de modelos com infraestrutura de IA poderosa. Ele simplifica as operações ao permitir pipelines de ponta a ponta reprodutíveis e automatizar fluxos de trabalho com integração contínua e entrega contínua (CI/CD). A plataforma garante confiança no desenvolvimento através de governança unificada de dados e IA com segurança e conformidade integradas, permitindo que o processamento ocorra em qualquer lugar para aprendizado de máquina híbrido. Além disso, promove IA responsável ao fornecer visibilidade sobre os modelos, avaliando fluxos de trabalho de modelos de linguagem e mitigando justiça, vieses e danos com sistemas de segurança integrados. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 85 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 8.9/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft) - **Ano de Fundação:** 1975 - **Localização da Sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,090,464 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®) - **Propriedade:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 39% Empresa, 34% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Recursos (3 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) - Gestão de Dados (2 reviews) - Eficiência (2 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (3 reviews) - Navegação Difícil (2 reviews) - Melhoria de UX (2 reviews) - Interface Complexa (1 reviews) - Aprendizado Difícil (1 reviews) ### 23. [Cloudera Data Engineering](https://www.g2.com/pt/products/cloudera-data-engineering/reviews) Cloudera Data Engineering é um serviço abrangente e nativo da nuvem projetado para capacitar equipes de dados empresariais a construir, automatizar e escalar pipelines de dados de forma segura em ambientes diversos, incluindo nuvens públicas, data centers locais e configurações híbridas. Ao aproveitar tecnologias de código aberto como Apache Spark, Apache Iceberg e Apache Airflow, ele fornece uma plataforma flexível e eficiente para gerenciar fluxos de trabalho de dados complexos. Principais Recursos e Funcionalidades: - Apache Spark em Iceberg Containerizado: Facilita pipelines de dados escaláveis e governados ao executar cargas de trabalho Spark no Iceberg dentro de ambientes containerizados, garantindo flexibilidade e portabilidade. - Orquestração de Autoatendimento com Apache Airflow: Permite que os usuários projetem e automatizem fluxos de trabalho complexos através de uma interface amigável, simplificando o gerenciamento de tarefas e o controle de dependências. - Sessões Interativas e Conectividade com IDEs Externos: Suporta sessões interativas sob demanda para testes e desenvolvimento rápidos, com integração perfeita a Ambientes de Desenvolvimento Integrados (IDEs) externos como VSCode e Jupyter Notebook. - Captura de Dados de Mudança (CDC) Integrada: Garante a atualização dos dados capturando e processando mudanças a nível de linha dos sistemas de origem, facilitando atualizações contínuas para aplicações a jusante. - Gerenciamento de Metadados e Linhagem: Fornece visibilidade abrangente em pipelines de dados com gerenciamento de metadados integrado e rastreamento de linhagem, melhorando a governança e a conformidade. - APIs Ricas e Solução de Problemas Visual: Oferece APIs robustas para automação e integração, juntamente com ferramentas visuais para monitoramento em tempo real e ajuste de desempenho, auxiliando na solução eficiente de problemas. Valor Principal e Resolução de Problemas: Cloudera Data Engineering aborda os desafios de gerenciar pipelines de dados complexos ao oferecer uma plataforma unificada que aumenta a produtividade, garante a integridade dos dados e otimiza a utilização de recursos. Ele capacita as equipes de dados a: - Acelerar o Desenvolvimento de Pipelines de Dados: Ao automatizar fluxos de trabalho e fornecer ferramentas intuitivas, reduz o tempo e o esforço necessários para construir e implantar pipelines de dados. - Garantir Qualidade e Governança dos Dados: O gerenciamento de metadados integrado e o rastreamento de linhagem fornecem transparência e controle, garantindo precisão e conformidade dos dados. - Otimizar Custos e Recursos: Recursos como observabilidade a nível de carga de trabalho, escalonamento automático e compartilhamento de dados sem ETL ajudam a monitorar e otimizar os custos dos pipelines, levando a um menor custo total de propriedade. Ao unificar o processamento de dados estruturados e não estruturados com padrões abertos, Cloudera Data Engineering permite que as organizações aproveitem todo o potencial de seus ativos de dados, impulsionando a tomada de decisões informadas e a inovação. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 9.0/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 9.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera) - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,568 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços - **Company Size:** 39% Médio Porte, 35% Empresa ### 24. [Domo](https://www.g2.com/pt/products/domo/reviews) A plataforma de Produtos de IA e Dados da Domo capacita as organizações a transformar dados em insights e soluções acionáveis. Ela permite que os usuários conectem de forma integrada diversas fontes de dados, preparem dados para uso e gerem relatórios e visualizações dinâmicas—tudo dentro de uma única interface. Com capacidades de IA e automação integradas, as equipes podem facilmente construir e usar agentes de IA, otimizar fluxos de trabalho e criar soluções personalizadas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 983 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 5.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 6.4/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 5.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Domo](https://www.g2.com/pt/sellers/domo) - **Website da Empresa:** https://www.domo.com - **Ano de Fundação:** 2010 - **Localização da Sede:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,693 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,334 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista de Negócios - **Top Industries:** Software de Computador, Marketing e Publicidade - **Company Size:** 49% Médio Porte, 29% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (248 reviews) - Visualização de Dados (116 reviews) - Intuitivo (95 reviews) - Integrações fáceis (93 reviews) - Integrações (88 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (66 reviews) - Recursos Faltantes (59 reviews) - Questões de Gestão de Dados (55 reviews) - Caro (45 reviews) - Complexidade (43 reviews) ### 25. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/pt/products/ibm-spss-modeler/reviews) O IBM SPSS Modeler é uma solução líder em ciência de dados visual e aprendizado de máquina. Ele ajuda as empresas a acelerar o tempo para obter valor e resultados desejados, agilizando as tarefas operacionais para cientistas de dados. Organizações líderes em todo o mundo confiam na IBM para descoberta de dados, análises preditivas, gerenciamento e implantação de modelos, e aprendizado de máquina para monetizar ativos de dados. O IBM SPSS Modeler capacita as organizações a aproveitar ativos de dados e aplicações modernas com algoritmos e modelos completos, prontos para uso, adequados para ambientes híbridos e multi-nuvem com uma postura robusta de governança e segurança. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 128 **User Satisfaction Scores:** - **Aplicativo:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Serviço Gerenciado:** 7.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Compreensão de linguagem natural:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Facilidade de administração:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **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:** - **Top Industries:** Educação Superior, Gestão Educacional - **Company Size:** 53% Empresa, 24% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de Análise (1 reviews) - Análise (1 reviews) - Acesso a Dados (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) - Visualização de Dados (1 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Licenciamento caro (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.