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Google Cloud AutoML und IBM Decision Optimization vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Unternehmen (60.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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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 AutoMLIBM Decision Optimization
Sternebewertung
(41)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (60.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Free
Alle 2 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM Decision Optimization in der "Qualität des Supports" mit einer Punktzahl von 8,6 hervorragend abschneidet, was von Rezensenten als bedeutender Vorteil bei der Suche nach Unterstützung bei komplexen Optimierungsaufgaben erwähnt wird.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud AutoML in der "Natürlichen Sprachgenerierung" mit einer Punktzahl von 8,1 glänzt, was es zu einer bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die sich auf die Erzeugung menschenähnlicher Textausgaben konzentrieren.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die "Benutzerfreundlichkeit" von IBM Decision Optimization mit 8,7 bewertet wird, wobei viele Rezensenten angeben, dass die intuitive Benutzeroberfläche den Prozess der Einrichtung von Optimierungsmodellen vereinfacht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Google Cloud AutoML eine überlegene "Skalierbarkeit" mit einer Punktzahl von 8,8 bietet, was besonders für kleine Unternehmen von Vorteil ist, die ihre Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen ohne erheblichen Aufwand ausbauen möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten" von IBM Decision Optimization, die mit 7,2 bewertet werden, verbessert werden könnten, da einige Benutzer sie im Vergleich zu den effizienteren Prozessen von Google Cloud AutoML als weniger effizient empfinden.
- Benutzer sagen, dass das "Vorgefertigte Algorithmen"-Feature von Google Cloud AutoML, das mit 8,3 bewertet wird, herausragend ist, da es Benutzern ermöglicht, schnell maschinelle Lernlösungen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu implementieren, was ein häufiges Problem für viele Benutzer von IBM Decision Optimization darstellt.
Google Cloud AutoML vs IBM Decision Optimization
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit IBM Decision Optimization zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AutoML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Decision Optimization.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AutoML gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AutoML
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Decision Optimization
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
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Erkunden und lernen Sie Optimierung und Constraint-Programmierung mit unserer kostenlosen Edition.
- Begrenzt auf 1000 Variablen und 1000 Einschränkungen, aber Modelle können bearbeitet werden
- Verwenden Sie sowohl das OPL/IDE als auch die API-Modellierung/Lösung
Kostenlose Testversion
Google Cloud AutoML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Decision Optimization
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
14
8.4
30
Einfache Bedienung
8.6
14
8.7
30
Einfache Einrichtung
7.4
11
8.3
14
Einfache Verwaltung
7.9
12
8.7
14
Qualität der Unterstützung
7.5
14
8.6
30
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
11
9.2
14
Produktrichtung (% positiv)
8.9
11
8.0
29
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
7.6
9
system
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
9
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
9
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
8
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
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
Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Geschäftslogik
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
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
Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
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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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Google Cloud AutoML und IBM Decision Optimization sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AutoML ist kategorisiert als Low-Code Machine-Learning-Plattformen
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AutoML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Decision Optimization
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
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud AutoML hat keine Diskussionen mit Antworten
IBM Decision Optimization hat keine Diskussionen mit Antworten
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