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DataRobot und TensorFlow vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.2% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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DataRobot
Sternebewertung
(26)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.2% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über DataRobotTensorFlow
Sternebewertung
(135)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über TensorFlowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass TensorFlow beim Modelltraining mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet und seine robusten Fähigkeiten für Deep Learning und neuronale Netzwerke hervorhebt, während DataRobot mit einer Bewertung von 9,0 für seine Benutzerfreundlichkeit bei der Modellentwicklung bekannt ist, aber möglicherweise nicht die Tiefe von TensorFlow beim Training komplexer Modelle erreicht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Sprachunterstützung von TensorFlow mit 8,9 bewertet wird, was für Entwickler, die mit Python und anderen Programmiersprachen vertraut sind, von Vorteil ist, während die Sprachunterstützung von DataRobot mit 8,7 etwas niedriger ist, was auf eine begrenztere Auswahl an Programmieroptionen für Benutzer hinweist.
- G2-Benutzer heben die starke Leistung von TensorFlow in Computer-Vision-Anwendungen hervor, die mit 9,2 bewertet wird, was besonders für seine Flexibilität und umfangreichen Bibliotheken gelobt wird, während DataRobot mit 9,0 für seine benutzerfreundliche Oberfläche anerkannt wird, aber möglicherweise nicht das gleiche Maß an Anpassung für fortgeschrittene Benutzer bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Feature-Engineering-Fähigkeiten von TensorFlow mit 8,8 bewertet werden, was eine komplexere Datenmanipulation ermöglicht, während die Feature-Engineering-Bewertung von DataRobot mit 6,6 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht die gleiche Tiefe an Werkzeugen für Benutzer bietet, die ihre Dateneingaben feinabstimmen möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungsoptionen von TensorFlow für verwaltete Dienste mit 8,4 bewertet werden, was eine größere Kontrolle und Skalierbarkeit ermöglicht, während die Bereitstellungsbewertung von DataRobot mit 8,6 auf einen starken Anwendungsfokus hinweist, aber möglicherweise nicht das gleiche Maß an Flexibilität für benutzerdefinierte Bereitstellungen bietet.
- Benutzer sagen, dass die allgemeine Benutzerfreundlichkeit von TensorFlow mit 7,6 bewertet wird, was einige als herausfordernd empfinden, insbesondere Anfänger, während die Benutzerfreundlichkeitsbewertung von DataRobot mit 8,5 häufig für seine intuitive Benutzeroberfläche gelobt wird, die es für Benutzer ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglicher macht.
DataRobot vs TensorFlow
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten DataRobot einfacher zu verwenden. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung für TensorFlow zusammen mit der Verwaltung. Rezensenten stimmten überein, dass es mit beiden Anbietern insgesamt gleich einfach ist, Geschäfte zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als DataRobot.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber DataRobot.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
DataRobot
Keine Preisinformationen verfügbarTensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
DataRobot
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
23
9.2
118
Einfache Bedienung
8.5
23
8.0
121
Einfache Einrichtung
7.0
11
8.3
99
Einfache Verwaltung
7.4
11
7.9
39
Qualität der Unterstützung
7.9
22
8.7
105
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
11
8.3
36
Produktrichtung (% positiv)
8.4
22
9.3
115
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
102
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
70
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
96
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
96
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
95
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
69
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
93
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
88
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
86
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
96
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
68
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
80
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
89
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
89
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
11
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
DataRobot und TensorFlow sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
DataRobot ist kategorisiert als Predictive Analytics und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
DataRobot
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
TensorFlow
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
20.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Telekommunikation
8.3%
herstellungs-
4.2%
Einzelhandel
4.2%
Andere
50.0%
Computersoftware
27.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.0%
forschung
7.7%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.6%
hochschulbildung
3.1%
Andere
36.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
Kann ich externe Bibliotheken mit meinen Algorithmen verwenden?
1 Kommentar
CP
Ja, das können Sie. Algorithmia verfügt über vollständige Paketverwaltungsfunktionen, die in die Plattform integriert sind.Mehr erfahren
Wie viel kostet die Nutzung von Algorithmia?
1 Kommentar
CP
Sie können mit Algorithmia Teams für nur 299 $/Monat beginnen.Mehr erfahren
Ich habe einen Fehler in einem Algorithmus gefunden oder er liefert nicht die erwarteten Ergebnisse, was kann ich tun?
1 Kommentar
CP
Wenn Sie ein Algorithmia Enterprise-Benutzer sind, kontaktieren Sie Ihr Account-Team für eine sofortige Antwort.
Für Teams, während Sie auf der Plattform...Mehr erfahren
Was ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene KI/ML/DL-Modelle zu erstellen.Mehr erfahren
TensorFlow hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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