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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass die Databricks Data Intelligence Platform in den Kollaborationsfunktionen herausragt und eine Bewertung von 9,0 im Vergleich zu Vertex AI's 8,4 erzielt. Rezensenten erwähnen, dass die kollaborativen Notebooks und die Echtzeit-Sharing-Funktionen der Plattform die Produktivität des Teams erheblich steigern.
- Rezensenten erwähnen, dass Databricks in seinen Governance-Fähigkeiten glänzt und eine Bewertung von 9,1 erreicht, während Vertex AI mit 8,0 hinterherhinkt. Benutzer schätzen die robusten Daten-Governance-Tools in Databricks, die helfen, Compliance und Datenintegrität aufrechtzuerhalten.
- G2-Benutzer heben die überlegene Benutzerfreundlichkeit von Databricks hervor, mit einer Bewertung von 8,8 gegenüber Vertex AI's 8,2. Rezensenten sagen, dass die intuitive Benutzeroberfläche und die umfassende Dokumentation es neuen Benutzern erleichtern, schnell zu starten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Databricks eine bessere Skalierbarkeit bietet, mit einer Bewertung von 9,0 im Vergleich zu Vertex AI's 8,7. Rezensenten erwähnen, dass die Plattform große Datensätze und komplexe Workloads effizient verarbeiten kann, was sie für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet macht.
- Rezensenten sagen, dass Databricks eine umfassendere Modellregistrierungsfunktion bietet, mit einer Bewertung von 8,9 gegenüber Vertex AI's 8,1. Benutzer schätzen die Möglichkeit, Modellversionen zu verfolgen und Bereitstellungen nahtlos zu verwalten, was entscheidend für die Aufrechterhaltung der Modellleistung ist.
- Benutzer berichten, dass Databricks Vertex AI in der Datenaufnahme und -aufbereitung übertrifft, mit einer Bewertung von 8,9 im Vergleich zu 8,2. Rezensenten erwähnen, dass die integrierten Tools der Plattform zur Datenvorbereitung den Arbeitsablauf optimieren und schnellere Einblicke und Analysen ermöglichen.
Databricks Data Intelligence Platform vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Databricks Data Intelligence Platform einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Databricks Data Intelligence Platform zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Databricks Data Intelligence Platform den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Databricks Data Intelligence Platform.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Databricks Data Intelligence Platform gegenüber Vertex AI.
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
517
8.6
359
Einfache Bedienung
8.8
526
8.2
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Einfache Einrichtung
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399
8.1
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Einfache Verwaltung
8.3
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Qualität der Unterstützung
8.7
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Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
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Produktrichtung (% positiv)
9.6
505
9.2
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Funktionen
Berichte
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
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Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
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Datenaufbereitung
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Datenmodellierung und -zusammenführung
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Generative KI
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Agentische KI - Analyseplattformen
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Selbstbedienung
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
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8.3
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7.9
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7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Bereitstellung & Integration - Analyseplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Erweiterte Analytik
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
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Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
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Leistung & Skalierbarkeit - Analyseplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Erweiterte Analysen & Modellierung - Analyseplattformen
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Agentische KI-Fähigkeiten - Analyseplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Personalisierte Intelligenz - Analyseplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
8.9
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
136
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
121
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
135
Nicht genügend Daten verfügbar
Verwaltung
8.8
94
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
91
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
92
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
93
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.5
85
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8.7
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Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
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8.5
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Beachtung
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Sicherheit
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Datenqualität
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Wartung
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Generative KI
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Agentische KI - Datenverwaltung
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9.2
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Management
8.6
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Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
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Funktionalität
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9.1
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Einsatz
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Management
9.0
62
8.3
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8.8
63
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Transaktionen
8.7
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8.2
69
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Management
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Generative KI
8.3
27
8.2
34
8.3
27
8.4
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
204
8.2
214
system
8.8
175
8.2
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Modellentwicklung
8.8
180
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202
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202
Modellentwicklung
8.5
171
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
172
8.2
200
8.5
177
8.4
196
8.2
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195
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Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.4
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8.4
159
8.4
163
Einsatz
8.5
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Generative KI
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Datenmanagement
9.0
180
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
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9.1
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Verifizierte Funktion
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Integration
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Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
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Leistung
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Sicherheit
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Verifizierte Funktion
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Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.5
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
75
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenmanagement
9.0
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
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9.1
64
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - DataOps-Plattformen
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
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9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
8.8
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
64
Nicht genügend Daten verfügbar
Überwachung und Verwaltung
8.6
65
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8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
Cloud-Bereitstellung
9.1
61
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
62
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
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Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
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
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
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
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
8.9
240
Nicht genügend Daten
Datenbank
8.7
222
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
228
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
230
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrationen
8.3
211
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
232
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
9.0
225
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
228
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
232
Nicht genügend Daten verfügbar
Verarbeitung
9.0
224
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
223
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.9
242
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.8
220
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
227
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
8.7
203
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
226
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
218
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
226
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.4
224
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
219
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
208
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
206
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
221
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
8.9
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
136
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
121
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
135
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
Databricks Data Intelligence Platform und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Databricks Data Intelligence Platform ist kategorisiert als DataOps-Plattformen, Datenverwaltung, ETL-Werkzeuge, Großdatenverarbeitung und -verteilung, Datenanalyse im großen Maßstab, Datenlagerhaus, und Analyseplattformen
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Databricks Data Intelligence Platform
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.6%
Finanzdienstleistungen
11.3%
Computersoftware
8.1%
Beratung
3.9%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.7%
Andere
58.4%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist Lakehouse in Databricks?
4 Kommentare
BR
Lakehouse ist eine neue und offene Datenmanagement-Architekturlösung, die die besten Merkmale des Data Lake und des Data Warehouse kombiniert.Mehr erfahren
Was sind die Merkmale von Databricks?
3 Kommentare
SA
Es unterstützt große Datenmengen mit der Fähigkeit, Code in SQL, Spark, Python und R zu schreiben. Im Backend speichert es die Daten in der Parquet-Datei,...Mehr erfahren
Was ist die einheitliche Analyseplattform von Databricks?
3 Kommentare
CA
Die Unified Data Analytics Platform von Databricks hilft Organisationen, Innovationen zu beschleunigen, indem sie Datenwissenschaft mit Technik und Geschäft...Mehr erfahren
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
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What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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