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Vertex AI und XGBoost vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Keine Preisinformationen verfügbar
Vertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Bezahlen Sie nach Bedarf Pro Monat
Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Vertex AIXGBoost
Sternebewertung
(13)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über XGBoostZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Punktzahl von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten die betriebliche Zuverlässigkeit im Vergleich zur geringeren Leistung von XGBoost in diesem Bereich erheblich verbessert.
- Rezensenten erwähnen, dass XGBoost eine überlegene KI-Inferenzgeschwindigkeit bietet und mit 8,6 bewertet wird, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist, während die Leistung von Vertex AI in dieser Metrik etwas niedriger ist und seine Reaktionsfähigkeit beeinträchtigt.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI robust sind und mit 8,5 bewertet werden, was nahtlose Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während die Integrationsbewertung von XGBoost niedriger ist, was auf potenzielle Herausforderungen in diesem Bereich hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI gut angesehen sind und mit 8,5 bewertet werden, da sie eine umfassende Suite vorgefertigter Algorithmen bieten, während XGBoost ebenfalls 8,5 Punkte erzielt, aber einige der fortschrittlichen Funktionen, die Vertex AI bietet, fehlen.
- Rezensenten erwähnen, dass XGBoost in seiner Benutzerfreundlichkeit glänzt und mit 8,9 bewertet wird, was es für Anfänger zugänglicher macht, während die Punktzahl von Vertex AI von 8,3 auf eine steilere Lernkurve für neue Benutzer hindeutet.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit von Vertex AI ein starker Punkt ist und mit 8,9 bewertet wird, was laut Rezensenten für wachsende Unternehmen unerlässlich ist, während die Skalierbarkeitsbewertung von XGBoost von 8,7 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effektiv mit groß angelegten Operationen umgehen kann.
Vertex AI vs XGBoost
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten XGBoost einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit XGBoost zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass XGBoost den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Vertex AI.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber XGBoost.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Vertex AI
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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
XGBoost
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
XGBoost
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
359
9.2
11
Einfache Bedienung
8.2
368
8.9
11
Einfache Einrichtung
8.1
291
8.5
10
Einfache Verwaltung
7.9
141
8.3
9
Qualität der Unterstützung
8.1
335
7.6
9
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
135
8.3
6
Produktrichtung (% positiv)
9.2
353
6.5
10
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
8.4
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
8.2
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
8.4
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
8.2
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
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
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
8.9
23
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.9
22
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 XGBoost sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
XGBoost hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
XGBoost
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
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Computersoftware
25.0%
Finanzdienstleistungen
16.7%
forschung
8.3%
Marketing und Werbung
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.3%
Andere
33.3%
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
XGBoost hat keine Diskussionen mit Antworten
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