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Google Cloud AutoML und Personalizer vergleichen 
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ILUM
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (42.9% 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 AutoMLPersonalizer
Sternebewertung
(21)4.1 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über PersonalizerGoogle Cloud AutoML vs Personalizer
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Personalizer einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Personalizer zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Personalizer den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud AutoML.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Personalizer.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AutoML gegenüber Personalizer.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AutoML
Keine Preisinformationen verfügbarPersonalizer
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud AutoML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarPersonalizer
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
14
9.5
13
Einfache Bedienung
8.6
14
9.0
13
Einfache Einrichtung
7.4
11
8.1
13
Einfache Verwaltung
7.9
12
8.1
13
Qualität der Unterstützung
7.5
14
8.6
11
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
11
9.0
13
Produktrichtung (% positiv)
8.9
11
4.7
11
Funktionen
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
system
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
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
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Generative KI
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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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
Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
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Lernen - Maschinelles Lernen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Google Cloud AutoML und Personalizer haben keine gemeinsamen Kategorien
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AutoML ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Personalizer ist kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AutoML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Personalizer
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%
Internet
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.5%
Finanzdienstleistungen
9.5%
Computersoftware
9.5%
Transport/LKW/Eisenbahn
4.8%
Andere
57.1%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud AutoML hat keine Diskussionen mit Antworten
Personalizer hat keine Diskussionen mit Antworten
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