10 melhores softwares de aprendizado de máquina (setembro de 2025)

1. Aprendizado de Máquina do Azure 

O Microsoft Azure oferece uma plataforma abrangente para aprendizado de máquina chamada Azure Machine Learning. Ele fornece uma solução completa para o ciclo de vida do aprendizado de máquina, permitindo que cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores criem, treinem, implantem e gerenciem modelos de aprendizado de máquina em escala. O Azure Machine Learning integra-se com outros serviços do Azure e suporta estruturas populares de código aberto, tornando-o uma ferramenta versátil e poderosa para projetos de ML.

Com o Azure Machine Learning, os usuários podem acessar uma variedade de capacidades e recursos para agilizar seus fluxos de trabalho. Oferece um ambiente colaborativo para as equipes trabalharem juntas em projetos de ML, com ferramentas como notebooks compartilhados e rastreamento de experimentos. A plataforma também fornece funcionalidade automatizada de aprendizado de máquina para criar rapidamente modelos precisos, recursos de MLOps para gerenciamento e implantação de modelos e recursos de IA responsável para garantir que os modelos sejam justos e transparentes.

Os principais recursos do Azure Machine Learning incluem:

• Amplo suporte para estruturas de código aberto como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn
• Aprendizado de máquina automatizado para criar rapidamente modelos de alta qualidade sem amplo conhecimento em ciência de dados
• Ferramentas MLOps para colaboração, reprodutibilidade e implantação e monitoramento eficiente de modelos
• Integração com recursos de segurança do Azure, como redes virtuais, Azure Key Vault e registros de contêineres para segurança de nível empresarial
• Opções de computação flexíveis, incluindo clusters de CPU e GPU, para cargas de trabalho de treinamento e inferência

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2. IA do Google Cloud Vertex

O Google Cloud Vertex AI é uma plataforma abrangente para a criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Ele unifica as ofertas de IA do Google em um ambiente otimizado e completo que simplifica o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. O Vertex AI utiliza as tecnologias de ponta do Google, como TPUs e a arquitetura de transformadores, que foram cruciais no desenvolvimento de modelos de linguagem de grande porte como o Gemini.

Um dos principais pontos fortes da Vertex AI são seus recursos multimodais nativos, exemplificados pelo modelo Gemini. O Gemini pode processar e raciocinar simultaneamente em texto, imagens, áudio e vídeo, permitindo funcionalidades avançadas como identificar momentos específicos em um vídeo com base em um prompt de texto ou compreender prompts multimodais complexos que combinam texto e imagens. Essa abordagem multimodal abre uma ampla gama de aplicações práticas, desde chatbots de atendimento ao cliente até identificação de destaques esportivos e até mesmo tarefas complexas como transformação de código e análise de documentos financeiros.

Os principais recursos do Google Cloud Vertex AI incluem:

• Gemini, um modelo multimodal de última geração capaz de processar texto, imagens, áudio e vídeo
• AutoML para iniciantes, permitindo que os usuários gerem modelos de alta qualidade com experiência mínima de codificação
• Treinamento de modelo personalizado para especialistas, com suporte a estruturas populares como PyTorch, TensorFlow e XGBoost
• Implantação perfeita de modelos treinados como APIs em tempo real ou para previsão em lote
• Integração com serviços do Google Cloud, como Cloud Storage para gerenciamento de dados e Compute Engine para treinamento com uso intensivo de recursos

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3. Amazon Sage Maker

O Amazon SageMaker é uma plataforma de machine learning totalmente gerenciada que permite que cientistas e desenvolvedores de dados criem, treinem e implantem modelos de machine learning em qualquer escala de maneira rápida e fácil. Ele fornece uma instância de notebook de autoria Jupyter integrada para fácil acesso às suas fontes de dados para exploração e análise, para que você possa criar modelos de aprendizado de máquina usando estruturas populares como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Um dos principais pontos fortes do SageMaker é sua capacidade de suportar todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a construção, treinamento, ajuste e implantação do modelo. Ele oferece ferramentas específicas para cada etapa, como o SageMaker Data Wrangler para preparação de dados, o SageMaker Experiments para rastrear iterações do modelo, o SageMaker Debugger para identificar problemas de treinamento e o SageMaker Model Monitor para detectar desvios de conceito. O SageMaker também oferece recursos avançados, como o Autopilot para construção automatizada de modelos e o SageMaker Clarify para explicabilidade e detecção de vieses do modelo.

Os principais recursos do Amazon SageMaker incluem:

• Amplo conjunto de ferramentas de ML que abrangem todo o fluxo de trabalho de ML, desde rotulagem e preparação de dados até construção de modelo, treinamento, ajuste, implantação e monitoramento
• Infraestrutura totalmente gerenciada que se adapta perfeitamente para lidar com cargas de trabalho de treinamento e inferência de qualquer tamanho
• Suporte para estruturas populares de código aberto como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn e outras
• Aprendizado de máquina automatizado com SageMaker Autopilot para criar rapidamente modelos de alta qualidade sem amplo conhecimento em ciência de dados
• Integração com o Amazon DataZone para simplificar a governança de ML em infraestrutura, ativos de dados e projetos de ML

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4. PyTorch

PyTorch é um framework de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvido pelo laboratório de pesquisa de IA do Facebook (agora Meta). É conhecido por seu gráfico computacional dinâmico, que permite o desenvolvimento flexível e eficiente de redes neurais e outros modelos de aprendizado de máquina. O PyTorch fornece uma interface de alto nível para construção e treinamento de modelos, com foco em usabilidade e velocidade.

Um dos principais pontos fortes do PyTorch é seu estilo de programação imperativo, que permite aos desenvolvedores escrever código de forma mais natural e intuitiva. Isso facilita a depuração, a modificação e a experimentação com modelos em comparação com frameworks que utilizam um grafo computacional estático. O PyTorch também oferece forte suporte para aceleração de GPU, treinamento distribuído e implantação móvel.

Os principais recursos do PyTorch incluem:

• Gráfico computacional dinâmico para desenvolvimento de modelo flexível e eficiente
• Estilo de programação imperativo que permite fácil depuração e experimentação
• Extensa biblioteca de módulos e funções pré-construídos para camadas e operações comuns de redes neurais
• Diferenciação automática para cálculo de gradiente durante retropropagação
• Suporte para treinamento distribuído em várias GPUs e máquinas usando o módulo torch.distributed

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5. dataiku

Dataiku é uma plataforma líder de IA e aprendizado de máquina que permite às organizações construir e entregar projetos de ciência de dados e IA em escala. Ele fornece um ambiente colaborativo de ponta a ponta para profissionais de dados projetarem, implantarem, governarem e gerenciarem aplicativos de IA e análise.

Um dos principais pontos fortes da Dataiku é sua capacidade de democratizar a IA em toda a organização. Ela oferece uma interface amigável que permite que pessoas com diferentes níveis de habilidade técnica participem de projetos de dados. Analistas de negócios podem utilizar ferramentas visuais e componentes pré-construídos para preparar dados, construir modelos e gerar insights, enquanto cientistas de dados avançados podem usar código e integrar com suas bibliotecas e frameworks favoritos.

Os principais recursos do Dataiku incluem:

• Plataforma colaborativa e centralizada para todo o pipeline de dados, desde a preparação dos dados até a implantação e monitoramento do modelo
• Interface visual para preparação de dados, construção de modelos e análises com componentes de arrastar e soltar e receitas pré-construídas
• Suporte para codificação em SQL, Python, R e Scala para usuários avançados e casos de uso complexos
• Recursos do AutoML para acelerar a construção e otimização de modelos
• Recursos MLOps para implantação, monitoramento e gerenciamento simplificados de modelos em ambientes de produção

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6. Designer neural

Neural Designer é uma ferramenta abrangente de software de aprendizado de máquina que aproveita o poder das redes neurais para realizar tarefas avançadas de análise de dados. Desenvolvido pela Artelnics, o Neural Designer oferece uma interface gráfica amigável que simplifica o processo de entrada de dados, construção de modelos e interpretação de resultados. Ele foi projetado para lidar com uma ampla variedade de aplicações, incluindo regressão de funções, reconhecimento de padrões, previsão de séries temporais e codificação automática.

Um dos principais pontos fortes do Neural Designer é sua capacidade de implementar arquiteturas profundas com múltiplas camadas não lineares, permitindo descobrir padrões e relacionamentos complexos dentro dos dados. O software pega um conjunto de dados como entrada e gera um modelo preditivo como saída, que pode ser expresso como uma expressão matemática explícita. Este modelo pode então ser facilmente exportado para várias linguagens ou sistemas de computador para integração em outras aplicações.

Os principais recursos do Neural Designer incluem:

• Interface gráfica de usuário intuitiva para entrada simplificada de dados e interpretação de resultados
• Suporte para arquiteturas de redes neurais profundas com camadas ilimitadas e diversas funções de ativação
• Ampla gama de algoritmos de otimização para modelos de treinamento em conjuntos de dados de diferentes tamanhos
• Ferramentas automatizadas de seleção de modelos, como ordem incremental para encontrar a arquitetura de rede ideal e algoritmos de seleção de entrada para importância de recursos
• Capacidades abrangentes de teste e análise, incluindo matriz de confusão, curva ROC, ganho cumulativo e gráficos de elevação e muito mais

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7. Jibóia

Anaconda é uma distribuição popular de código aberto de linguagens de programação Python e R para ciência de dados, aprendizado de máquina e processamento de dados em grande escala. Seu objetivo é simplificar o gerenciamento e a implantação de pacotes, fornecendo uma coleção abrangente de mais de 7,500 pacotes, incluindo bibliotecas populares como NumPy, pandas, scikit-learn e TensorFlow.

Um dos principais pontos fortes do Anaconda é a capacidade de criar ambientes isolados para diferentes projetos, garantindo que cada projeto tenha seu próprio conjunto de dependências e pacotes. Esse recurso ajuda a evitar conflitos entre diferentes versões de bibliotecas e facilita a reprodutibilidade. O Anaconda também inclui uma interface gráfica amigável chamada Anaconda Navigator, que permite aos usuários iniciar aplicativos e gerenciar pacotes e ambientes sem usar comandos de linha de comando.

Os principais recursos do Anaconda incluem:

• Coleção abrangente de mais de 7,500 pacotes de código aberto para ciência de dados, aprendizado de máquina e visualização de dados
• Gerenciador de pacotes e ambientes Conda para fácil instalação, gerenciamento e implantação de pacotes e dependências
• Capacidade de criar ambientes isolados para diferentes projetos para evitar conflitos de pacotes e garantir a reprodutibilidade
• Interface gráfica do usuário do Anaconda Navigator para gerenciar pacotes e ambientes sem interação de linha de comando
• Suporte para múltiplas plataformas, incluindo Windows, macOS e Linux

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8. H2O

H2O.ai oferece uma plataforma abrangente para automatizar os principais fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários criem rapidamente modelos e aplicativos de IA de classe mundial sem amplo conhecimento em ciência de dados.

A H2O AI Cloud unifica as ofertas de ciência de dados e IA da empresa em uma plataforma única e coesa. Ela inclui o H2O-3 para aprendizado de máquina distribuído, o H2O Driverless AI para aprendizado de máquina automatizado, o H2O Hydrogen Torch para aprendizado profundo sem código, o H2O Document AI para processamento inteligente de documentos, o H2O Wave para desenvolvimento de aplicativos de IA de baixo código e recursos adicionais para repositórios de recursos e MLOps.

Os principais recursos do H2O.ai incluem:

• H2O-3: Uma plataforma de aprendizado de máquina distribuída e de código aberto que fornece uma ampla variedade de algoritmos para classificação, regressão, clustering e muito mais
• IA sem driver H2O: Uma plataforma AutoML premiada que automatiza tarefas importantes de aprendizado de máquina, como engenharia de recursos, ajuste de modelos e seleção de modelos, para criar rapidamente modelos altamente precisos
• Onda H2O: Uma estrutura de baixo código para desenvolver rapidamente aplicativos avançados de IA e painéis interativos
• Integração com Snowflake para acesso e manuseio simplificado de dados, aproveitando Snowflake Native Apps e Snowpark Container Services
• Opções de implantação flexíveis, incluindo ambientes de nuvem totalmente gerenciados e de nuvem híbrida

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9. TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto desenvolvida pelo Google para fluxo de dados e programação diferenciável em uma variedade de tarefas. É uma biblioteca matemática simbólica e amplamente utilizada para aplicações de aprendizado de máquina, como redes neurais. O TensorFlow fornece um ecossistema flexível de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite aos pesquisadores impulsionar o que há de mais moderno em ML e aos desenvolvedores criar e implantar aplicativos com tecnologia de ML.

Um dos principais pontos fortes do TensorFlow é sua capacidade de realizar treinamento distribuído em múltiplas CPUs, GPUs ou TPUs, permitindo o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina em larga escala. Ele também oferece um rico conjunto de ferramentas para visualização, depuração e otimização de modelos. O TensorFlow 2.0, lançado em 2019, introduziu a execução rápida como padrão, simplificando o processo de desenvolvimento de modelos e tornando-o mais intuitivo, especialmente para iniciantes.

Os principais recursos do TensorFlow incluem:

• Integração Keras para API de redes neurais de alto nível, permitindo prototipagem rápida e construção fácil de modelos
• Execução rápida para iteração imediata e depuração intuitiva
• Suporte de treinamento distribuído em várias CPUs, GPUs ou TPUs
• TensorBoard para inspeção e compreensão visual de modelos por meio de visualizações interativas
• TensorFlow Lite para implantação de modelos em dispositivos móveis e incorporados

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10. Apache mahout

Apache Mahout é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ele fornece uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina projetados para serem escalonáveis ​​e capazes de serem executados em grandes conjuntos de dados usando estruturas de computação distribuída como Apache Hadoop e Apache Spark.

Mahout começou como um subprojeto do Apache Lucene, com foco em tarefas de aprendizado de máquina, como clustering, classificação e filtragem colaborativa. Com o tempo, ele evoluiu para suportar um conjunto mais amplo de algoritmos e mudou seu foco do Hadoop MapReduce para mecanismos de computação distribuída mais eficientes, como o Spark.

Os principais recursos do Apache Mahout incluem:

• Estrutura de álgebra linear distribuída e Scala DSL matematicamente expressivo para escrever algoritmos de aprendizado de máquina eficientes e escalonáveis
• Integrações com Apache Spark, Apache Flink e H2O para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados
• Algoritmos de filtragem colaborativos para a construção de sistemas de recomendação, incluindo abordagens baseadas em usuários e em itens, fatoração de matrizes e muito mais
• Algoritmos de clustering como k-Means, fuzzy k-Means, streaming k-Means e clustering espectral
• Algoritmos de classificação como regressão logística, Naive Bayes, florestas aleatórias e modelos ocultos de Markov

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Por que você deve considerar um software de ML

A evolução de aprendizado de máquina O software revolucionou a forma como as organizações abordam quase todos os aspectos de seus negócios. Essas ferramentas capacitam cientistas e desenvolvedores de dados a criar modelos sofisticados de aprendizado de máquina que podem resolver problemas complexos em processamento de linguagem natural, visão computacional e vários outros campos. Do aprendizado supervisionado ao aprendizado de máquina não supervisionado, a gama de algoritmos e técnicas disponíveis por meio dessas plataformas é vasta e está em constante expansão.

As ferramentas de aprendizado de máquina democratizaram o acesso a tecnologias avançadas, como redes neurais e aprendizado profundo. Eles simplificam a criação de gráficos de fluxo de dados, agilizam o desenvolvimento de projetos de aprendizado de máquina e fornecem ambientes robustos para treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Esteja uma organização implementando um único algoritmo de aprendizado de máquina ou construindo um sistema completo de aprendizado de máquina, essas soluções de software oferecem a flexibilidade e o poder necessários para impulsionar a inovação.

À medida que a tecnologia de aprendizagem automática continua a avançar, podemos esperar que estas ferramentas se tornem ainda mais sofisticadas e fáceis de utilizar. Provavelmente incorporarão recursos mais automatizados para ajudar os cientistas de dados a selecionar e otimizar algoritmos de aprendizado de máquina, reduzindo ainda mais a barreira de entrada para organizações que buscam aproveitar o poder do aprendizado de máquina. O futuro da inteligência empresarial e da tomada de decisões baseada em dados está intrinsecamente ligado ao desenvolvimento e à adoção contínuos destas poderosas plataformas de software de aprendizagem automática.