Ambienti dove creare e sviluppare Modelli e Soluzioni di Intelligenza Artificiale.

Forniscono funzionalità avanzate, spesso attraverso un’integrazione di framework, librerie e algoritmi, per facilitare il lavoro di sviluppatori, data scientist e ingegneri AI.

Ecco le principali componenti e caratteristiche delle Core AI Software Platform:

• Strumenti di sviluppo: forniscono strumenti e ambienti per sviluppare modelli di machine learning e deep learning con framework che consentono di addestrare la AI
• Infrastruttura di calcolo: integrano accesso a risorse di calcolo avanzate, come GPU 
• Automazione del machine learning (AutoML): alcune offrono funzionalità, che automatizzano alcune delle fasi più complesse del processo di machine learning,
• Gestione dei dati: forniscono strumenti per la gestione dei dati, incluse pipeline di dati, pulizia e preparazione dei dataset, supporto per l’integrazione di diverse sorgenti di dati.
• Integrazione con tecnologie cloud: servizi come Google Cloud AI, AWS, e Microsoft Azure offrono risorse scalabili per l’addestramento e l’esecuzione di modelli AI.
• Gestione e monitoraggio dei modelli: iter continuo durante la fase di produzione.
• Apprendimento automatico distribuito: supporto per il machine learning distribuito, per i addestrare modelli su più nodi di calcolo in parallelo, migliorando i tempi di elaborazione
• Integrazione con modelli pre-addestrati: accesso a modelli pre-addestrati (come quelli disponibili su Hugging Face, Google AI Hub, o Azure AI Gallery) per accelerare lo sviluppo.
• Sicurezza e conformità: gestire dati e modelli in modo sicuro e conforme alle normative.
• Interfacce utente e API: offrono interfacce utente intuitive e API per facilitare l’integrazione dei modelli AI nelle applicazioni aziendali esistenti.