Amazon Forecast und Vertex AI vergleichen 
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Amazon Forecast
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Vertex AI bei der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit schätzen, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren – von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung. Dieser umfassende Ansatz reduziert den Aufwand für den Aufbau und das Training von Modellen erheblich.
- Benutzer sagen, dass Amazon Forecast sich durch seine Zugänglichkeit auszeichnet, insbesondere für diejenigen ohne umfangreiche Kenntnisse im maschinellen Lernen. Rezensenten heben seine benutzerfreundliche Oberfläche und die Fähigkeit hervor, schnell genaue Zeitreihenprognosen zu erstellen, was es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen macht, die Prognosen ohne steile Lernkurve nutzen möchten.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI eine höhere Gesamtzufriedenheitsbewertung, was seine robusten Funktionen und die Integration mit Google Cloud widerspiegelt. Benutzer schätzen das nahtlose Erlebnis, das es bietet, was die Verwaltung von maschinellen Lernprojekten vereinfacht.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Plattformen einfach einzurichten sind, Amazon Forecast jedoch für seinen schnellen Implementierungsprozess bekannt ist, der es Benutzern ermöglicht, ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu starten. Dies ist besonders vorteilhaft für kleine Unternehmen, die schnell Einblicke gewinnen möchten.
- Benutzer heben hervor, dass Amazon Forecast einen ausgezeichneten Kundensupport bietet, der gut ausgestattet ist, um Benutzern bei der Navigation auf der Plattform zu helfen. Diese Unterstützung ist entscheidend für Unternehmen, die möglicherweise keine dedizierten Data-Science-Teams haben.
- G2-Rezensenten geben an, dass, während Vertex AI ein umfassenderes Funktionsset bietet, der Fokus von Amazon Forecast auf Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit es zu einem starken Konkurrenten für Unternehmen macht, die einfache Prognoselösungen ohne tiefes technisches Fachwissen priorisieren.
Amazon Forecast vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon Forecast einfacher zu verwenden und einzurichten. Rezensenten empfanden auch, dass es mit Amazon Forecast insgesamt einfacher ist, Geschäfte zu machen. Jedoch empfanden Rezensenten, dass die Verwaltung beider Produkte gleich einfach ist.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon Forecast den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon Forecast.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Amazon Forecast.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon Forecast
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
Amazon Forecast
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
81
8.6
389
Einfache Bedienung
8.4
83
8.2
400
Einfache Einrichtung
8.2
39
8.1
322
Einfache Verwaltung
7.9
26
7.9
149
Qualität der Unterstützung
8.8
82
8.1
364
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
26
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
8.6
82
9.2
383
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
246
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
173
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
208
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
181
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
206
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
209
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
203
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
167
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
166
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
213
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
203
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
207
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
110
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
36
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
9.3
9
8.5
68
Lernen - Maschinelles Lernen
9.1
17
8.5
66
9.8
16
8.3
65
9.0
8
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.4
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon Forecast und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Amazon Forecast ist kategorisiert als Predictive Analytics und Zeitreihenintelligenz
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon Forecast
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
17.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.3%
Einzelhandel
6.1%
Finanzdienstleistungen
6.1%
Bildungsmanagement
4.1%
Andere
51.0%
Computersoftware
17.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.1%
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