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Google Cloud AutoML und H2O vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (54.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Google Cloud AutoML
Sternebewertung
(22)4.1 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Google Cloud AutoMLH2O
Sternebewertung
(24)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über H2OZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass H2O in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es für kleine Unternehmen benutzerfreundlicher macht als Google Cloud AutoML, das eine Bewertung von 8,6 hat. Rezensenten erwähnen, dass die intuitive Benutzeroberfläche von H2O eine schnellere Einarbeitung und weniger Schulungszeit ermöglicht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Vorgefertigten Algorithmen von H2O mit einer Bewertung von 9,4 ein herausragendes Merkmal sind und den Benutzern eine breite Palette an einsatzbereiten Modellen bieten. Im Gegensatz dazu hat Google Cloud AutoML, obwohl ebenfalls stark, eine etwas niedrigere Bewertung von 9,0, was darauf hindeutet, dass H2O möglicherweise mehr unmittelbaren Wert für Benutzer bietet, die Modelle schnell einsetzen möchten.
- G2-Benutzer heben die überlegene Qualität des Supports von H2O mit einer Bewertung von 8,8 hervor, die deutlich höher ist als die von Google Cloud AutoML mit 7,6. Benutzer berichten, dass das Support-Team von H2O reaktionsschnell und kompetent ist, was für Unternehmen, die während der Implementierung Unterstützung benötigen, entscheidend ist.
- Benutzer auf G2 bemerken, dass die Datenaufnahme- und -aufbereitung von H2O mit einer Bewertung von 8,5 effiziente Datenvorbereitung ermöglicht. Google Cloud AutoML ist zwar effektiv, erreicht jedoch nicht dieses Leistungsniveau, was zu längeren Einrichtungszeiten für Benutzer führen kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltraining von H2O mit einer Bewertung von 9,2 auf einen robusten Trainingsprozess hinweist, der für die Erzielung hoher Vorhersagegenauigkeit unerlässlich ist. Die Bewertung von Google Cloud AutoML mit 9,0 ist lobenswert, deutet jedoch darauf hin, dass H2O in diesem kritischen Bereich einen leichten Vorteil bieten könnte.
- Benutzer sagen, dass die Bereitstellung von H2O als verwalteter Dienst mit 8,1 bewertet wird, was höher ist als die 6,9 von Google Cloud AutoML. Dieser Unterschied deutet darauf hin, dass H2O möglicherweise ein nahtloseres Bereitstellungserlebnis bietet, was für Unternehmen, die KI-Lösungen schnell integrieren möchten, von entscheidender Bedeutung ist.
Google Cloud AutoML vs H2O
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten H2O einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass beide Anbieter es insgesamt gleich einfach machen, Geschäfte zu tätigen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AutoML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als H2O.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter H2O.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AutoML gegenüber H2O.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AutoML
Keine Preisinformationen verfügbarH2O
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud AutoML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarH2O
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
14
8.0
15
Einfache Bedienung
8.6
14
9.0
14
Einfache Einrichtung
7.4
11
7.8
6
Einfache Verwaltung
7.9
12
8.3
6
Qualität der Unterstützung
7.5
14
8.8
13
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
11
8.3
5
Produktrichtung (% positiv)
8.9
11
6.4
13
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.7
10
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Machine-/Deep-Learning-Dienste
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
9.0
5
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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 und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Core Functionality - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Data Handling - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Performance - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Usability - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Advanced Features - Artificial Neural Network
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
Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Google Cloud AutoML und H2O sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AutoML ist kategorisiert als Low-Code Machine-Learning-Plattformen
H2O ist kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk, Predictive Analytics, und Generative KI-Infrastruktur
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AutoML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
H2O
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
forschung
13.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.6%
Computersoftware
9.1%
Programmentwicklung
4.5%
Pharmaka
4.5%
Andere
54.5%
Finanzdienstleistungen
13.6%
Einzelhandel
9.1%
forschung
9.1%
Marketing und Werbung
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
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