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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (54.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerH2O
Sternebewertung
(24)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über H2OZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass H2O in seiner Drag-and-Drop-Funktionalität mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was es den Benutzern erleichtert, Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen. Im Gegensatz dazu bietet Amazon SageMaker ebenfalls eine solide Drag-and-Drop-Oberfläche, erzielt jedoch mit 8,3 eine etwas niedrigere Bewertung, was darauf hindeutet, dass es zwar benutzerfreundlich ist, aber möglicherweise nicht so intuitiv wie H2O.
- Rezensenten erwähnen, dass die Vorgefertigten Algorithmen von H2O hoch gelobt werden und eine Bewertung von 9,4 erhalten, was es den Benutzern ermöglicht, schnell maschinelle Lernmodelle zu implementieren. Im Gegensatz dazu erzielen die vorgefertigten Algorithmen von Amazon SageMaker eine Bewertung von 8,4, was darauf hindeutet, dass es zwar eine Vielzahl von Optionen bietet, aber möglicherweise nicht so umfassend oder benutzerfreundlich wie die Angebote von H2O ist.
- G2-Benutzer heben die starke Leistung von H2O im Bereich Modelltraining hervor, mit einer Bewertung von 9,2, was darauf hindeutet, dass Benutzer es als effizient und effektiv für das Training von Modellen empfinden. Amazon SageMaker, obwohl ebenfalls effektiv, erzielt eine Bewertung von 8,9, was darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise nicht so robust ist wie H2O.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Amazon SageMaker in der Skalierbarkeit glänzt und eine Bewertung von 9,7 erreicht, was seine Fähigkeit anzeigt, große Datensätze und komplexe Modelle effektiv zu handhaben. H2O, obwohl immer noch stark mit einer Bewertung von 8,6, kann möglicherweise nicht mit den Skalierbarkeitsfähigkeiten von SageMaker mithalten, insbesondere für Anwendungen auf Unternehmensebene.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von H2O mit 8,8 bewertet wird, was eine positive Erfahrung mit Kundenservice und Ressourcen widerspiegelt. Im Vergleich dazu wird der Support von Amazon SageMaker mit 8,7 etwas niedriger bewertet, was darauf hindeutet, dass er zwar immer noch gut ist, H2O jedoch möglicherweise eine reaktionsschnellere Support-Erfahrung bietet.
- Benutzer sagen, dass die Produktentwicklung von H2O mit einer Bewertung von 6,4 einige Bedenken hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung und Updates aufwirft, während die Bewertung von Amazon SageMaker mit 8,8 einen positiveren Ausblick auf die laufenden Verbesserungen und Funktionserweiterungen anzeigt, was es zu einer potenziell sichereren Wahl für langfristige Investitionen macht.
Amazon SageMaker vs H2O
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten H2O einfacher zu verwenden. Jedoch ist Amazon SageMaker einfacher einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es auch, Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als H2O.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter H2O.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber H2O.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarH2O
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarH2O
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.0
15
Einfache Bedienung
8.4
38
9.0
14
Einfache Einrichtung
8.5
25
7.8
6
Einfache Verwaltung
8.4
20
8.3
6
Qualität der Unterstützung
8.6
33
8.8
13
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.3
5
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
6.4
13
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Einsatz
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
8.7
10
system
8.2
19
8.5
8
Modellentwicklung
8.7
29
8.3
8
8.2
28
8.3
8
8.3
33
9.4
8
8.9
33
9.2
8
Modellentwicklung
8.4
19
9.0
8
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
9.0
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
9.0
5
Einsatz
8.6
32
8.1
6
8.6
32
8.0
5
9.0
31
8.6
6
Generative KI
8.6
6
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9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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Core Functionality - Artificial Neural Network
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Data Handling - Artificial Neural Network
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Performance - Artificial Neural Network
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Usability - Artificial Neural Network
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Advanced Features - Artificial Neural Network
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Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und H2O sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
H2O ist kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk und Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
H2O
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Finanzdienstleistungen
13.6%
Einzelhandel
9.1%
forschung
9.1%
Marketing und Werbung
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
H2O hat keine Diskussionen mit Antworten
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