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Google Cloud AutoML und TensorFlow vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Google Cloud AutoML
Sternebewertung
(22)4.1 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AutoMLTensorFlow
Sternebewertung
(134)4.5 von 5
Marktsegmente
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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-Projekte hervorhebt, während Google Cloud AutoML mit einer Bewertung von 9,0 für seine Benutzerfreundlichkeit bei der Modellentwicklung gelobt wird, was es für Anfänger zugänglicher macht.
- Rezensenten erwähnen, dass TensorFlow überlegene vorgefertigte Algorithmen (9,2) bietet, die hochgradig anpassbar sind, während die vorgefertigten Algorithmen von Google Cloud AutoML (8,6) für ihre Einfachheit und Effektivität bei schnellen Implementierungen gelobt werden.
- G2-Nutzer geben an, dass die Sprachunterstützung von TensorFlow (8,9) umfangreicher ist und mehr Flexibilität beim Programmieren ermöglicht, während die Sprachunterstützung von Google Cloud AutoML (8,7) immer noch stark, aber etwas weniger vielseitig ist.
- Benutzer auf G2 heben die fortschrittlichen Feature-Engineering-Fähigkeiten von TensorFlow (8,8) hervor, die für komplexe Datenmanipulationen unerlässlich sind, während Google Cloud AutoML für seine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche (6,6) anerkannt wird, die es nicht-technischen Benutzern erleichtert, Modelle zu erstellen.
- Rezensenten sagen, dass die Skalierbarkeit von TensorFlow (9,1) ein bedeutender Vorteil für groß angelegte Anwendungen ist, während die Skalierbarkeit von Google Cloud AutoML (8,8) angemessen ist, aber möglicherweise nicht die Anforderungen sehr großer Datensätze so effektiv erfüllt.
- Benutzer berichten, dass die Qualität des Supports von TensorFlow (8,4) im Allgemeinen besser ist, mit mehr verfügbaren Ressourcen zur Fehlerbehebung, verglichen mit dem Support von Google Cloud AutoML (7,6), den einige Benutzer als mangelhaft in Tiefe und Reaktionsfähigkeit empfinden.
Google Cloud AutoML vs TensorFlow
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud AutoML einfacher zu verwenden. Jedoch empfanden Rezensenten, dass TensorFlow einfacher einzurichten ist. Beide Produkte waren gleich einfach zu verwalten, und beide Anbieter machen es insgesamt gleich einfach, Geschäfte zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Google Cloud AutoML.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber Google Cloud AutoML.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AutoML
Keine Preisinformationen verfügbarTensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Google Cloud AutoML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
14
9.2
117
Einfache Bedienung
8.6
14
8.0
120
Einfache Einrichtung
7.4
11
8.3
98
Einfache Verwaltung
7.9
12
7.9
39
Qualität der Unterstützung
7.5
14
8.7
104
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
11
8.3
36
Produktrichtung (% positiv)
8.9
11
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
95
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
64
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
67
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Google Cloud AutoML und TensorFlow sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AutoML ist kategorisiert als Low-Code Machine-Learning-Plattformen
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AutoML
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
forschung
13.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.6%
Computersoftware
9.1%
Programmentwicklung
4.5%
Pharmaka
4.5%
Andere
54.5%
Computersoftware
27.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.2%
forschung
7.8%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.7%
Bildungsmanagement
3.1%
Andere
36.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud AutoML hat keine Diskussionen mit Antworten
Was ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
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