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Vertex AI und machine-learning in Python vergleichen 
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Vertex AI
Sternebewertung
(593)4.3 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Vertex AImachine-learning in Python
Sternebewertung
(35)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (40.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über machine-learning in PythonZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI eine solide Integration mit Google Cloud-Diensten bietet, was es zu einer großartigen Wahl für Unternehmen macht, die bereits das Google-Ökosystem nutzen, während maschinelles Lernen in Python für seine Flexibilität und umfangreichen Bibliotheken gelobt wird, die maßgeschneiderte Lösungen ermöglichen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI etwas niedriger ist als die des maschinellen Lernens in Python, mit Bewertungen von 8,3 gegenüber 9,0, was darauf hindeutet, dass, obwohl Vertex AI benutzerfreundlich ist, die Community-Unterstützung und Ressourcen von Python es Anfängern erleichtern, zu lernen und umzusetzen.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Supportqualität von Vertex AI gut ist und mit 8,2 bewertet wird, aber maschinelles Lernen in Python mit einer Bewertung von 8,4 leicht überlegen ist, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Community-Unterstützung als reaktionsschneller und hilfreicher für Fehlerbehebung und Anleitung empfinden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Vertex AI eine starke Produktentwicklung mit einer Bewertung von 9,2 hat, aber maschinelles Lernen in Python mit einer perfekten Bewertung von 10,0 glänzt, was darauf hindeutet, dass Benutzer mehr Vertrauen in die laufende Entwicklung und zukünftige Verbesserungen von Python-basierten Lösungen haben.
- Rezensenten erwähnen, dass, während Vertex AI auf kleine Unternehmen zugeschnitten ist, mit 38,8 % der Bewertungen aus diesem Segment, maschinelles Lernen in Python von Unternehmen bevorzugt wird (40,6 % der Bewertungen), was darauf hindeutet, dass Python besser für groß angelegte Anwendungen und komplexe Projekte geeignet sein könnte.
- Benutzer sagen, dass das "Pay As You Go"-Preismodell von Vertex AI für kleine Unternehmen, die Kosten verwalten möchten, ansprechend ist, während maschinelles Lernen in Python Open Source ist und eine kostengünstige Option für diejenigen darstellt, die Abonnementgebühren ganz vermeiden möchten.
Vertex AI vs machine-learning in Python
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten machine-learning in Python einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit machine-learning in Python zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass machine-learning in Python den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter machine-learning in Python.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von machine-learning in Python gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
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- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
machine-learning in Python
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
machine-learning in Python
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
359
9.0
26
Einfache Bedienung
8.2
368
9.0
29
Einfache Einrichtung
8.1
291
8.8
20
Einfache Verwaltung
7.9
142
9.0
17
Qualität der Unterstützung
8.1
335
8.4
26
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
136
8.9
16
Produktrichtung (% positiv)
9.2
353
10.0
24
Funktionen
Einsatz
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
214
Nicht genügend Daten
system
8.2
170
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.3
165
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
163
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
8.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
9.0
23
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.3
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.9
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - KI-Agentenbauer
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Vertex AI und machine-learning in Python sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
machine-learning in Python hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
machine-learning in Python
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
Computersoftware
17.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.2%
Computersoftware
25.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.6%
forschung
12.5%
hochschulbildung
6.3%
Telekommunikation
3.1%
Andere
37.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
Welche Python-Version ist am besten für maschinelles Lernen?
2 Kommentare
SM
3.7 or later version is best to use this language.Mehr erfahren
Was ist Python mit maschinellem Lernen?
1 Kommentar
SD
Erstens ist Python nur ein Mittel, um Dinge im Bereich des maschinellen Lernens zu erledigen, nicht direkt mit maschinellem Lernen verwandt. Aber die...Mehr erfahren
machine-learning in Python hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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