I 10 migliori software di apprendimento automatico (settembre 2025)

1. Apprendimento automatico di Azure 

Microsoft Azure offre una piattaforma completa per l'apprendimento automatico denominata Azure Machine Learning. Fornisce una soluzione end-to-end per il ciclo di vita del machine learning, consentendo a data scientist, ingegneri ML e sviluppatori di creare, addestrare, distribuire e gestire modelli di machine learning su larga scala. Azure Machine Learning si integra con altri servizi di Azure e supporta i framework open source più diffusi, rendendolo uno strumento versatile e potente per i progetti ML.

Con Azure Machine Learning, gli utenti possono accedere a una gamma di funzionalità e funzionalità per semplificare i flussi di lavoro. Offre un ambiente collaborativo in cui i team possono lavorare insieme su progetti ML, con strumenti come taccuini condivisi e monitoraggio degli esperimenti. La piattaforma fornisce inoltre funzionalità di machine learning automatizzato per creare rapidamente modelli accurati, funzionalità MLOps per la gestione e l'implementazione dei modelli e funzionalità di intelligenza artificiale responsabile per garantire che i modelli siano equi e trasparenti.

Le funzionalità principali di Azure Machine Learning includono:

• Ampio supporto per framework open source come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn
• Machine learning automatizzato per creare rapidamente modelli di alta qualità senza una vasta esperienza in data science
• Strumenti MLOps per collaborazione, riproducibilità e distribuzione e monitoraggio efficienti dei modelli
• Integrazione con funzionalità di sicurezza di Azure come reti virtuali, Azure Key Vault e registri contenitori per una sicurezza di livello aziendale
• Opzioni di elaborazione flessibili, inclusi cluster CPU e GPU, per carichi di lavoro di training e inferenza

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2. IA di Google Cloud Vertex

Google Cloud Vertex AI è una piattaforma completa per la creazione e l'implementazione di modelli di apprendimento automatico. Unifica le offerte di intelligenza artificiale di Google in un ambiente end-to-end ottimizzato che semplifica il flusso di lavoro di apprendimento automatico. Vertex AI sfrutta le tecnologie all'avanguardia di Google, come le TPU e l'architettura Transformer, che si sono rivelate cruciali nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni come Gemini.

Uno dei principali punti di forza di Vertex AI sono le sue capacità multimodali native, esemplificate dal modello Gemini. Gemini è in grado di elaborare e ragionare simultaneamente su testo, immagini, audio e video, consentendo funzionalità avanzate come l'identificazione di momenti specifici in un video in base a un prompt di testo o la comprensione di prompt multimodali complessi che combinano testo e immagini. Questo approccio multimodale apre le porte a un'ampia gamma di applicazioni pratiche, dai chatbot per il servizio clienti all'identificazione di momenti salienti di eventi sportivi, fino a compiti complessi come la trasformazione del codice e l'analisi di documenti finanziari.

Le funzionalità principali dell'intelligenza artificiale di Google Cloud Vertex includono:

• Gemini, un modello multimodale all'avanguardia in grado di elaborare testo, immagini, audio e video
• AutoML per principianti, che consente agli utenti di generare modelli di alta qualità con un'esperienza di codifica minima
• Formazione su modelli personalizzati per esperti, che supportano framework popolari come PyTorch, TensorFlow e XGBoost
• Distribuzione perfetta di modelli addestrati come API in tempo reale o per la previsione batch
• Integrazione con i servizi Google Cloud come Cloud Storage per la gestione dei dati e Compute Engine per la formazione ad uso intensivo di risorse

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3. Amazon Sage Maker

Amazon SageMaker è una piattaforma di machine learning completamente gestita che consente ai data scientist e agli sviluppatori di creare, addestrare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning su qualsiasi scala. Fornisce un'istanza notebook di creazione Jupyter integrata per un facile accesso alle origini dati per l'esplorazione e l'analisi, in modo da poter creare modelli di machine learning utilizzando framework diffusi come PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Uno dei principali punti di forza di SageMaker è la sua capacità di supportare l'intero flusso di lavoro di machine learning, dalla preparazione dei dati alla creazione, all'addestramento, all'ottimizzazione e alla distribuzione dei modelli. Offre strumenti specifici per ogni fase, come SageMaker Data Wrangler per la preparazione dei dati, SageMaker Experiments per il monitoraggio delle iterazioni del modello, SageMaker Debugger per l'identificazione dei problemi di addestramento e SageMaker Model Monitor per il rilevamento di deviazioni concettuali. SageMaker offre anche funzionalità avanzate come Autopilot per la creazione automatizzata di modelli e SageMaker Clarify per la spiegabilità del modello e il rilevamento di bias.

Le caratteristiche principali di Amazon SageMaker includono:

• Ampio set di strumenti ML che coprono l'intero flusso di lavoro ML, dall'etichettatura e preparazione dei dati alla creazione di modelli, formazione, ottimizzazione, distribuzione e monitoraggio
• Infrastruttura completamente gestita che si adatta perfettamente per gestire carichi di lavoro di formazione e inferenza di qualsiasi dimensione
• Supporto per framework open source popolari come PyTorch, TensorFlow, scikit-learn e altri
• Apprendimento automatico automatizzato con SageMaker Autopilot per creare rapidamente modelli di alta qualità senza una vasta esperienza nella scienza dei dati
• Integrazione con Amazon DataZone per semplificare la governance ML tra infrastrutture, risorse dati e progetti ML

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4. PyTorch

PyTorch è un framework di apprendimento automatico open source sviluppato dall'AI Research Lab di Facebook (ora Meta). È noto per il suo grafo computazionale dinamico, che consente lo sviluppo flessibile ed efficiente di reti neurali e altri modelli di apprendimento automatico. PyTorch fornisce un'interfaccia di alto livello per la creazione e l'addestramento di modelli, con particolare attenzione all'usabilità e alla velocità.

Uno dei principali punti di forza di PyTorch è il suo stile di programmazione imperativo, che consente agli sviluppatori di scrivere codice in modo più naturale e intuitivo. Questo semplifica il debug, la modifica e la sperimentazione dei modelli rispetto ai framework che utilizzano un grafo computazionale statico. PyTorch offre inoltre un solido supporto per l'accelerazione GPU, la formazione distribuita e l'implementazione su dispositivi mobili.

Le caratteristiche principali di PyTorch includono:

• Grafico computazionale dinamico per lo sviluppo di modelli flessibili ed efficienti
• Stile di programmazione imperativo che consente un facile debug e sperimentazione
• Ampia libreria di moduli e funzioni predefiniti per livelli e operazioni comuni della rete neurale
• Differenziazione automatica per il calcolo del gradiente durante la backpropagation
• Supporto per la formazione distribuita su più GPU e macchine utilizzando il modulo torch.distributed

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5. Dataik

Dataiku è una piattaforma leader di intelligenza artificiale e machine learning che consente alle organizzazioni di creare e fornire progetti di data science e intelligenza artificiale su larga scala. Fornisce un ambiente collaborativo end-to-end per i professionisti dei dati per progettare, distribuire, governare e gestire applicazioni di analisi e intelligenza artificiale.

Uno dei principali punti di forza di Dataiku è la sua capacità di democratizzare l'intelligenza artificiale all'interno di un'organizzazione. Offre un'interfaccia intuitiva che consente a persone con diversi livelli di competenza tecnica di partecipare a progetti sui dati. Gli analisti aziendali possono sfruttare strumenti visivi e componenti predefiniti per preparare dati, costruire modelli e generare insight, mentre i data scientist più esperti possono utilizzare il codice e integrarlo con le loro librerie e framework preferiti.

Le caratteristiche principali di Dataiku includono:

• Piattaforma collaborativa e centralizzata per l'intera pipeline di dati, dalla preparazione dei dati alla distribuzione e al monitoraggio del modello
• Interfaccia visiva per la preparazione dei dati, la creazione di modelli e l'analisi con componenti drag-and-drop e ricette predefinite
• Supporto per la codifica in SQL, Python, R e Scala per utenti avanzati e casi d'uso complessi
• Funzionalità AutoML per accelerare la creazione e l'ottimizzazione dei modelli
• Funzionalità MLOps per la distribuzione, il monitoraggio e la gestione semplificata dei modelli negli ambienti di produzione

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6. Designer neurale

Neural Designer è uno strumento software completo di machine learning che sfrutta la potenza delle reti neurali per eseguire attività avanzate di analisi dei dati. Sviluppato da Artelnics, Neural Designer fornisce un'interfaccia grafica intuitiva che semplifica il processo di immissione dei dati, creazione di modelli e interpretazione dei risultati. È progettato per gestire un'ampia gamma di applicazioni, tra cui regressione di funzioni, riconoscimento di modelli, previsione di serie temporali e codifica automatica.

Uno dei principali punti di forza di Neural Designer è la sua capacità di implementare architetture profonde con più livelli non lineari, consentendogli di scoprire modelli e relazioni complessi all'interno dei dati. Il software prende un set di dati come input e genera un modello predittivo come output, che può essere espresso come un'espressione matematica esplicita. Questo modello può quindi essere facilmente esportato in vari linguaggi o sistemi informatici per l'integrazione in altre applicazioni.

Le caratteristiche principali di Neural Designer includono:

• Interfaccia utente grafica intuitiva per l'immissione semplificata dei dati e l'interpretazione dei risultati
• Supporto per architetture di reti neurali profonde con livelli illimitati e varie funzioni di attivazione
• Ampia gamma di algoritmi di ottimizzazione per l'addestramento di modelli su set di dati di diverse dimensioni
• Strumenti di selezione automatizzata del modello, come l'ordine incrementale per trovare l'architettura di rete ottimale e algoritmi di selezione dell'input per l'importanza delle funzionalità
• Funzionalità complete di test e analisi, tra cui matrice di confusione, curva ROC, guadagno cumulativo, grafici di incremento e altro ancora

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7. Anaconda

Anaconda è una popolare distribuzione open source dei linguaggi di programmazione Python e R per la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'elaborazione dei dati su larga scala. Mira a semplificare la gestione e la distribuzione dei pacchetti fornendo una raccolta completa di oltre 7,500 pacchetti, incluse librerie popolari come NumPy, pandas, scikit-learn e TensorFlow.

Uno dei principali punti di forza di Anaconda è la sua capacità di creare ambienti isolati per progetti diversi, garantendo che ogni progetto abbia il proprio set di dipendenze e pacchetti. Questa funzionalità aiuta a evitare conflitti tra diverse versioni delle librerie e facilita la riproducibilità. Anaconda include anche un'interfaccia grafica intuitiva chiamata Anaconda Navigator, che consente agli utenti di avviare applicazioni e gestire pacchetti e ambienti senza utilizzare comandi da riga di comando.

Le caratteristiche principali di Anaconda includono:

• Raccolta completa di oltre 7,500 pacchetti open source per data science, machine learning e visualizzazione dei dati
• Gestore di pacchetti e ambienti Conda per una facile installazione, gestione e distribuzione di pacchetti e dipendenze
• Possibilità di creare ambienti isolati per diversi progetti per evitare conflitti tra pacchetti e garantire la riproducibilità
• Interfaccia utente grafica Anaconda Navigator per la gestione di pacchetti e ambienti senza interazione da riga di comando
• Supporto per più piattaforme, inclusi Windows, macOS e Linux

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8. H2O

H2O.ai offre una piattaforma completa per automatizzare i flussi di lavoro chiave del machine learning, consentendo agli utenti di creare rapidamente modelli e applicazioni IA di livello mondiale senza una vasta esperienza di data science.

H2O AI Cloud unifica le offerte di data science e intelligenza artificiale dell'azienda in un'unica piattaforma coesa. Include H2O-3 per l'apprendimento automatico distribuito, H2O Driverless AI per l'apprendimento automatico automatizzato, H2O Hydrogen Torch per l'apprendimento approfondito senza codice, H2O Document AI per l'elaborazione intelligente dei documenti, H2O Wave per lo sviluppo di app di intelligenza artificiale low-code e funzionalità aggiuntive per feature store e MLOps.

Le caratteristiche principali di H2O.ai includono:

• H2O-3: Una piattaforma di machine learning distribuita e open source che fornisce un'ampia gamma di algoritmi per classificazione, regressione, clustering e altro ancora
• IA senza conducente H2O: Una piattaforma AutoML pluripremiata che automatizza le attività chiave di machine learning come l'ingegneria delle funzionalità, l'ottimizzazione dei modelli e la selezione dei modelli per creare rapidamente modelli altamente accurati
• Onda H2O: Un framework low-code per sviluppare rapidamente applicazioni AI avanzate e dashboard interattive
• Integrazione con Snowflake per un accesso e una gestione semplificati dei dati, sfruttando le app native di Snowflake e i servizi container Snowpark
• Opzioni di distribuzione flessibili, inclusi ambienti cloud completamente gestiti e cloud ibridi

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9. TensorFlow

TensorFlow è una libreria software open source sviluppata da Google per il flusso di dati e la programmazione differenziabile in una serie di attività. È una libreria matematica simbolica ed è ampiamente utilizzata per applicazioni di apprendimento automatico come le reti neurali. TensorFlow fornisce un ecosistema flessibile di strumenti, librerie e risorse della community che consente ai ricercatori di promuovere lo stato dell'arte del machine learning e agli sviluppatori di creare e distribuire applicazioni basate sul machine learning.

Uno dei principali punti di forza di TensorFlow è la sua capacità di eseguire training distribuiti su più CPU, GPU o TPU, consentendo lo sviluppo di modelli di machine learning su larga scala. Offre inoltre un ricco set di strumenti per la visualizzazione, il debug e l'ottimizzazione dei modelli. TensorFlow 2.0, rilasciato nel 2019, ha introdotto l'esecuzione Eager come impostazione predefinita, semplificando il processo di sviluppo dei modelli e rendendolo più intuitivo, soprattutto per i principianti.

Le caratteristiche principali di TensorFlow includono:

• Integrazione di Keras per API di reti neurali di alto livello, che consente una prototipazione rapida e una facile creazione di modelli
• Esecuzione entusiasta per iterazione immediata e debug intuitivo
• Supporto di formazione distribuito su più CPU, GPU o TPU
• TensorBoard per l'ispezione e la comprensione visiva del modello attraverso visualizzazioni interattive
• TensorFlow Lite per la distribuzione di modelli su dispositivi mobili e incorporati

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10 Apache mahout

Apache Mahout è una libreria di machine learning open source sviluppata da Apache Software Foundation. Fornisce un'ampia varietà di algoritmi di machine learning progettati per essere scalabili e in grado di funzionare su set di dati di grandi dimensioni utilizzando framework informatici distribuiti come Apache Hadoop e Apache Spark.

Mahout è iniziato come sottoprogetto di Apache Lucene, concentrandosi su attività di apprendimento automatico come clustering, classificazione e filtraggio collaborativo. Nel corso del tempo, si è evoluto per supportare un insieme più ampio di algoritmi e ha spostato la sua attenzione da Hadoop MapReduce a motori di elaborazione distribuita più efficienti come Spark.

Le caratteristiche principali di Apache Mahout includono:

• Framework di algebra lineare distribuita e Scala DSL matematicamente espressivo per la scrittura di algoritmi di machine learning efficienti e scalabili
• Integrazioni con Apache Spark, Apache Flink e H2O per l'elaborazione distribuita di set di dati di grandi dimensioni
• Algoritmi di filtraggio collaborativi per la creazione di sistemi di raccomandazione, inclusi approcci basati sull'utente e sugli elementi, fattorizzazione di matrici e altro ancora
• Algoritmi di clustering come k-Means, fuzzy k-Means, streaming k-Means e clustering spettrale
• Algoritmi di classificazione come regressione logistica, Naive Bayes, foreste casuali e modelli Markov nascosti

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Perché dovresti prendere in considerazione un software ML

L'evoluzione dei machine learning il software ha rivoluzionato il modo in cui le organizzazioni affrontano quasi tutti gli aspetti della propria attività. Questi strumenti consentono ai data scientist e agli sviluppatori di creare sofisticati modelli di machine learning in grado di affrontare problemi complessi nell'elaborazione del linguaggio naturale, nella visione artificiale e in numerosi altri campi. Dall'apprendimento supervisionato all'apprendimento automatico non supervisionato, la gamma di algoritmi e tecniche disponibili attraverso queste piattaforme è vasta e in continua espansione.

Gli strumenti di machine learning hanno democratizzato l’accesso a tecnologie avanzate come le reti neurali e il deep learning. Semplificano la creazione di grafici del flusso di dati, ottimizzano lo sviluppo di progetti di machine learning e forniscono ambienti robusti per la formazione e l'implementazione di modelli di machine learning. Sia che un'organizzazione stia implementando un singolo algoritmo di machine learning o costruendo un intero sistema di machine learning, queste soluzioni software offrono la flessibilità e la potenza necessarie per promuovere l'innovazione.

Poiché la tecnologia di apprendimento automatico continua ad avanzare, possiamo aspettarci che questi strumenti diventino ancora più sofisticati e intuitivi. Probabilmente incorporeranno funzionalità più automatizzate per assistere i data scientist nella selezione e ottimizzazione degli algoritmi di machine learning, riducendo ulteriormente la barriera all’ingresso per le organizzazioni che desiderano sfruttare la potenza dell’apprendimento automatico. Il futuro della business intelligence e del processo decisionale basato sui dati è intrinsecamente legato allo sviluppo e all’adozione continui di queste potenti piattaforme software di machine learning.