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Clarifai und Google Cloud AutoML Vision vergleichen 
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Kleinunternehmen (61.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (66.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Kostenlos 1000 operations
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Clarifai
Sternebewertung
(65)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Alle 4 Preispläne durchsuchenGoogle Cloud AutoML Vision
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(15)4.2 von 5
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AutoML VisionZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Clarifai in seiner Drag-and-Drop-Funktion mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was den Modelltrainingsprozess vereinfacht, während die Bewertung von Google Cloud AutoML Vision mit 7,6 auf eine weniger intuitive Benutzeroberfläche hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Clarifais Funktion zur benutzerdefinierten Bilderkennung hoch gelobt wird und eine Bewertung von 9,1 erreicht, was maßgeschneiderte Lösungen ermöglicht, während die Bewertung von Google Cloud AutoML Vision mit 8,5 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht das gleiche Maß an Anpassung bietet.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Google Cloud AutoML Vision überlegene Logoerkennungs-Fähigkeiten hat, mit einer Bewertung von 8,9 im Vergleich zu Clarifais 7,7, was es zu einer besseren Wahl für Unternehmen macht, die sich auf Markenwiedererkennung konzentrieren.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Clarifais Human-in-the-Loop-Funktionalität mit einer Bewertung von 7,9 vorteilhaft für die Verbesserung der Modellgenauigkeit ist, aber die Gesamtleistung von Google Cloud AutoML Vision in diesem Bereich weniger günstig ist, was auf mögliche Einschränkungen hinweist.
- Rezensenten sagen, dass die AI-Inferenzgeschwindigkeit von Google Cloud AutoML Vision beeindruckend ist, mit einer Bewertung von 9,1, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist, während die Leistung von Clarifai in diesem Bereich nicht so stark ist, was darauf hindeutet, dass es bei zeitkritischen Aufgaben möglicherweise langsamer ist.
- Benutzer berichten, dass beide Plattformen eine starke Qualität des Supports haben, wobei Clarifai eine Bewertung von 8,3 und Google Cloud AutoML Vision von 8,7 erhält, aber die etwas höhere Bewertung von Google Cloud auf ein reaktionsschnelleres Supportsystem hinweist, was für Unternehmen, die schnelle Lösungen benötigen, entscheidend sein kann.
Clarifai vs Google Cloud AutoML Vision
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Clarifai einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Google Cloud AutoML Vision, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AutoML Vision den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Clarifai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud AutoML Vision.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AutoML Vision gegenüber Clarifai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Clarifai
Clarifai Community
Kostenlos
1000 operations
Wir bieten eine kostenlose Version unserer Plattform für unsere Community an, um Modelle, Workflows und Datensätze zu entdecken, zu entwickeln und zu teilen.
- Zugang zu Hunderten von Modellen von Clarifai, Facebook, Google, Hugging Face, Microsoft, Princeton NLP, Salesforce
- Einfache Benutzeroberfläche mit einem „Drag-and-Drop“-Workflow-Graph-Editor
- Zugang zu gemeinschaftlich geteilten Workflows, Datensätzen und Apps
Google Cloud AutoML Vision
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Clarifai
Kostenlose Testversion verfügbar
Google Cloud AutoML Vision
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.2
58
8.3
9
Einfache Bedienung
8.2
58
8.0
9
Einfache Einrichtung
7.7
35
8.0
5
Einfache Verwaltung
8.8
20
8.7
5
Qualität der Unterstützung
8.1
49
8.7
9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
18
8.0
5
Produktrichtung (% positiv)
7.8
53
8.7
9
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.5
18
Nicht genügend Daten
system
8.4
17
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.7
18
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
17
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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
qualität
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Automatisierung
7.9
12
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Bild-Anmerkung
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
11
Nicht genügend Daten verfügbar
Annotation in natürlicher Sprache
7.9
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Sprachanmerkung
7.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Art der Anerkennung
8.3
12
8.1
6
9.1
15
8.5
8
8.7
14
7.9
7
7.6
12
8.1
7
8.1
12
8.1
6
7.8
13
8.9
6
8.2
11
7.4
7
7.9
13
7.1
7
Gesichtserkennung
8.5
13
8.3
7
7.8
12
7.4
7
Kennzeichnung
8.3
12
8.8
8
8.6
12
8.5
8
9.1
13
8.5
8
Einsatz
8.6
13
8.1
8
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.4
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
7.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
20
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.1
19
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
20
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.8
19
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
19
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.9
20
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
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Usability - Emotion AI
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Performance Optimization - Emotion AI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Security & Compliance - Emotion AI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Advanced Features - Emotion AI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Detection Features - Emotion AI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Emotionale KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Clarifai und Google Cloud AutoML Vision sind kategorisiert als Bilderkennung
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AutoML Vision hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Clarifai
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud AutoML Vision
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
23.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.3%
hochschulbildung
9.2%
Bildungsmanagement
4.6%
Online-Medien
3.1%
Andere
47.7%
Computersoftware
26.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.3%
Automotive
13.3%
Einzelhandel
6.7%
Marketing und Werbung
6.7%
Andere
33.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Clarifai hat keine Diskussionen mit Antworten
Google Cloud AutoML Vision hat keine Diskussionen mit Antworten
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