BigML und MATLAB vergleichen 
Auf einen Blick
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Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
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BigML
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Erfahren Sie mehr über MATLABZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass BigML in Benutzerfreundlichkeit glänzt, wobei viele Benutzer die intuitive Benutzeroberfläche und die einfache Einrichtung schätzen. Ein Benutzer hob hervor, dass es "sehr einfach und verantwortlich" für die Klassifizierung von Datensätzen ist, was es zu einer großartigen Wahl für diejenigen macht, die neu im maschinellen Lernen sind.
- Benutzer sagen, dass MATLAB in seinen robusten Fähigkeiten für numerische Berechnungen und Datenanalysen herausragt. Rezensenten erwähnen die leistungsstarken Toolboxes der Software, die komplexe Aufgaben vereinfachen, was besonders für Fachleute in Bereichen wie Automobil- und Systemtechnik von Vorteil ist.
- Laut verifizierten Bewertungen wird BigML für seine cloudbasierte Plattform gelobt, die verschiedene maschinelle Lernalgorithmen und Datenformate unterstützt. Benutzer schätzen die Integration mit Tools wie Excel und Tableau, was seine Vielseitigkeit für die Datenvorverarbeitung erhöht.
- Rezensenten erwähnen, dass MATLAB ein nahtloses Erlebnis mit hoher Genauigkeit und Stabilität in Simulationen bietet. Diese Zuverlässigkeit gibt Benutzern Vertrauen in ihre Ergebnisse, was für diejenigen, die forschungsbasierte Analysen durchführen, entscheidend ist.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die Dokumentation von BigML besonders gut aufgenommen wird, wobei Benutzer sie als umfassend und hilfreich für das Erlernen der API der Plattform empfinden. Diese Unterstützung kann ein bedeutender Vorteil für diejenigen sein, die ihr Verständnis des maschinellen Lernens vertiefen möchten.
- Benutzer äußern, dass, obwohl MATLAB eine starke Marktpräsenz und eine Fülle von Funktionen hat, es möglicherweise nicht so zugänglich für kleine Unternehmen ist wie BigML, das sich hauptsächlich an dieses Segment richtet. Diese Unterscheidung kann die Wahl für Organisationen basierend auf ihrer Größe und ihren spezifischen Bedürfnissen beeinflussen.
BigML vs MATLAB
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten BigML einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit BigML zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass BigML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als MATLAB.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter BigML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von BigML gegenüber MATLAB.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
BigML
STANDARD
$30
per month
- UNBEGRENZTE AUFGABEN
- MAX. AUFGABENGRÖSSE: 64 MB
- MAX. PARALLELE AUFGABEN: 2
MATLAB
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
BigML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMATLAB
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
24
9.0
671
Einfache Bedienung
9.0
24
8.3
680
Einfache Einrichtung
9.2
22
8.6
82
Einfache Verwaltung
9.3
22
8.4
41
Qualität der Unterstützung
9.5
22
8.6
624
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.1
22
8.4
38
Produktrichtung (% positiv)
9.5
24
8.8
669
Funktionen
Design
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
147
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
166
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
141
Tools
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
127
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
132
Arbeit
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
159
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
161
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
145
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
135
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
141
Umwelt
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
138
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
177
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
121
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
96
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
94
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
98
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
79
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
90
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
91
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
77
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
93
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
93
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
14
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
10
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
Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.7
84
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
45
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
47
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
50
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
52
|
Verifizierte Funktion
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
74
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
68
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
37
|
Verifizierte Funktion
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
BigML und MATLAB sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
BigML ist kategorisiert als Predictive Analytics und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
MATLAB ist kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab und Simulation & CAE
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
BigML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
MATLAB
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
83.3%
Unternehmensberatung
4.2%
Internationaler Handel und Entwicklung
4.2%
Elektro-/Elektronikfertigung
4.2%
Alternative Streitbeilegung
4.2%
Andere
0.0%
hochschulbildung
15.5%
forschung
12.8%
Computersoftware
6.9%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
6.7%
Bildungsmanagement
6.2%
Andere
52.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
BigML hat keine Diskussionen mit Antworten
Gibt es eine gute Website, um über die Matlab-Programmierung zu diskutieren?
3 Kommentare
TD
Mathworks-Website wäre ein besserer Ort, da es die offizielle Website der Hersteller von Matlab ist.Mehr erfahren
Kann ich Matlab kostenlos nutzen?
3 Kommentare
PC
Sie können die Testversion von MATLAB kostenlos nutzen. Außerdem, wenn Sie an Online-Kursen teilnehmen, z.B. von Coursera, erlauben sie Ihnen, MATLAB für die...Mehr erfahren
Ist es möglich, die Ausgabe des Simulink-Terminals zu überprüfen, wenn ich keinen Scope verwende?
2 Kommentare
MA
Ja, wenn Sie von Anfang an den "Arbeitsbereich"-Block für das gesamte Simulink-Modell vorbereitet haben. Sie können jede gewünschte Variable anzeigen.Mehr erfahren
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