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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Unternehmen (40.7% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Vertex AI
Sternebewertung
(593)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Vertex AIscikit-learn
Sternebewertung
(59)4.8 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (40.7% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über scikit-learnZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für produktionsreife Anwendungen gewährleistet. Im Gegensatz dazu bietet scikit-learn, obwohl es stark im Modelltraining ist, nicht das gleiche Maß an Infrastrukturunterstützung, was zu potenziellen Ausfallzeiten während kritischer Operationen führen kann.
- Rezensenten erwähnen, dass scikit-learn in seiner Benutzerfreundlichkeit glänzt und in diesem Bereich eine Bewertung von 9,6 erzielt, was es bei Datenwissenschaftlern für schnelles Prototyping und Experimente beliebt macht. Vertex AI wird mit einer Bewertung von 8,3 als komplexer wahrgenommen, was für neue Benutzer eine steilere Lernkurve erfordern kann.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI, insbesondere mit der Integration von AI-Datenpipelines, eine Bewertung von 8,2 erreichen und einen nahtlosen Datenfluss über verschiedene Plattformen ermöglichen. Im Vergleich dazu sind die Integrationsoptionen von scikit-learn begrenzter, was Benutzer behindern kann, die nach einer umfassenden Lösung suchen.
- Rezensenten erwähnen, dass die vorgefertigten Algorithmen und die Feature-Engineering-Fähigkeiten von scikit-learn, die beide mit 8,4 bewertet werden, den Benutzern ein robustes Toolkit für maschinelle Lernaufgaben bieten. Vertex AI bietet zwar leistungsstarke Werkzeuge, erreicht jedoch nicht die Breite der vorgefertigten Optionen, die in scikit-learn verfügbar sind, was ein entscheidender Faktor für Benutzer sein kann, die sich auf schnelle Entwicklung konzentrieren.
- G2-Benutzer berichten, dass die KI-Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI mit 8,0 bewertet werden, was einige als Nachteil in Bezug auf das Budgetmanagement für umfangreiche Projekte empfinden. Im Gegensatz dazu verursacht scikit-learn als Open-Source-Bibliothek keine direkten Kosten, was es zu einer wirtschaftlicheren Wahl für Startups und kleine Unternehmen macht.
- Benutzer sagen, dass die Community-Unterstützung von scikit-learn robust ist, mit vielen verfügbaren Ressourcen zur Fehlerbehebung und zum Lernen, was zu seiner hohen G2-Bewertung von 4,8 beiträgt. Vertex AI hat zwar eine gute Unterstützung, jedoch nicht das gleiche Maß an Community-Engagement, was für Benutzer, die nach Unterstützung durch Gleichgesinnte suchen, ein Nachteil sein kann.
Vertex AI vs scikit-learn
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten scikit-learn einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit scikit-learn zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass scikit-learn den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter scikit-learn.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von scikit-learn gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Vertex AI
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Pro Monat
Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- 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
scikit-learn
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
scikit-learn
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
359
9.6
52
Einfache Bedienung
8.2
368
9.6
52
Einfache Einrichtung
8.1
291
9.6
40
Einfache Verwaltung
7.9
142
9.4
39
Qualität der Unterstützung
8.1
335
9.4
48
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
136
9.2
35
Produktrichtung (% positiv)
9.2
353
9.3
52
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 scikit-learn sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
scikit-learn hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
scikit-learn
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
35.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.9%
hochschulbildung
10.2%
Computer- und Netzwerksicherheit
6.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.1%
Andere
25.4%
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
Wofür wird scikit-learn verwendet?
2 Kommentare
MS
Scikit-learn ist eine leistungsstarke Bibliothek, die gut mit anderen Python-Bibliotheken wie pandas, NumPy, Matplotlib und Seaborn integriert ist. Sie...Mehr erfahren
Was ist Python Scikit-learn?
1 Kommentar
RA
Es ist eine Bibliothek, die zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen verwendet wird. Bietet eine breite Palette von Methoden zur Durchführung der...Mehr erfahren
scikit-learn hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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