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Google Cloud AI Hub und IBM watsonx.ai vergleichen 
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Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.7% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
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Google Cloud AI Hub
Sternebewertung
(12)4.3 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AI HubIBM watsonx.ai
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud AI Hub in der Sprachflexibilität mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet und die Verwendung verschiedener Programmiersprachen ermöglicht, während IBM watsonx.ai ebenfalls gut, aber etwas niedriger mit 8,8 bewertet wird. Rezensenten erwähnen, dass diese Flexibilität für Teams, die mit mehreren Sprachen arbeiten, entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai in der Einfachheit der Einrichtung mit einer Bewertung von 9,1 glänzt, was es benutzerfreundlich für neue Anwender macht. Im Gegensatz dazu wird der Einrichtungsprozess von Google Cloud AI Hub als komplexer wahrgenommen, was für kleinere Teams ein Hindernis darstellen kann.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass Google Cloud AI Hub eine starke Leistung in der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 7,9 hat, aber IBM watsonx.ai übertrifft es mit einer Bewertung von 8,2, was auf bessere Werkzeuge zur Verwaltung und Vorbereitung von Daten für die Analyse hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai eine überlegene Qualität des Supports mit einer Bewertung von 8,8 bietet, verglichen mit 7,7 bei Google Cloud AI Hub. Benutzer schätzen die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des IBM-Support-Teams, was für die Fehlerbehebung entscheidend sein kann.
- G2-Benutzer berichten, dass Google Cloud AI Hub einen bemerkenswerten Vorteil in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 hat, was es für wachsende Unternehmen geeignet macht. Im Gegensatz dazu erzielt IBM watsonx.ai eine etwas niedrigere Bewertung von 8,5, was für schnell wachsende Teams eine Überlegung wert sein könnte.
- Benutzer sagen, dass die Natural Language Processing-Fähigkeiten von IBM watsonx.ai mit 8,8 hoch bewertet werden, während Google Cloud AI Hub 8,0 erzielt. Rezensenten erwähnen, dass die fortschrittlichen NLP-Funktionen im Angebot von IBM in Anwendungen ein besseres Kontextverständnis bieten.
Google Cloud AI Hub vs IBM watsonx.ai
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AI Hub den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM watsonx.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AI Hub gegenüber IBM watsonx.ai.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AI Hub
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud AI Hub
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
10
8.8
77
Einfache Bedienung
8.3
10
8.9
109
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.5
100
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
8.7
36
Qualität der Unterstützung
7.7
10
8.8
76
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.9
36
Produktrichtung (% positiv)
10.0
10
9.9
79
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
9
8.6
36
system
7.9
8
8.2
31
Modellentwicklung
8.3
9
8.6
32
7.6
9
8.2
32
8.5
9
8.7
31
8.7
9
8.4
32
Modellentwicklung
8.3
8
8.5
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
Funktion nicht verfügbar
8.0
9
8.9
32
8.5
9
8.6
32
8.3
9
8.1
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.6
7
8.5
32
8.1
8
8.8
32
Einsatz
8.0
9
8.2
32
8.3
9
8.6
32
8.7
9
8.8
32
Generative KI
7.9
8
8.8
31
8.1
8
8.8
31
7.3
8
Funktion nicht 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
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
7
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
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
Google Cloud AI Hub und IBM watsonx.ai sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AI Hub hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AI Hub
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.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
Finanzdienstleistungen
25.0%
Computersoftware
25.0%
Computer- und Netzwerksicherheit
16.7%
Telekommunikation
8.3%
Programmentwicklung
8.3%
Andere
16.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
What is Google Cloud AI Hub used for?
1 Kommentar
MN
Google Cloud AI Hub ist eine Plattform, die von Google Cloud bereitgestellt wird und als Repository für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz...Mehr erfahren
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