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H2O
Sternebewertung
(24)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über H2OVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der "Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings" mit einer Punktzahl von 8,5 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze und komplexer Modelle ermöglicht. Im Gegensatz dazu erzielt H2O, obwohl stark, mit 9,2 für "Modelltraining" eine etwas niedrigere Punktzahl, was auf eine robustere Trainingsfähigkeit hinweist, die einige Benutzer für ihre Bedürfnisse als vorteilhaft empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass H2Os Funktion "Vorgefertigte Algorithmen" mit einer Punktzahl von 9,4 herausragt, was es Benutzern erleichtert, maschinelle Lernlösungen ohne umfangreiche Programmierung zu implementieren. Vertex AI bietet mit einer Punktzahl von 8,4 in derselben Kategorie weniger vorgefertigte Optionen, was möglicherweise mehr Anpassung und Entwicklungszeit erfordert.
- G2-Benutzer heben die "Benutzerfreundlichkeit" von H2O hervor, die mit 9,0 bewertet wird und insbesondere von kleinen Unternehmen geschätzt wird, die eine unkomplizierte Implementierung suchen. Vertex AI, obwohl immer noch benutzerfreundlich bei 8,3, könnte für diejenigen, die mit KI-Tools nicht vertraut sind, eine steilere Lernkurve darstellen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die "KI-Inferenzgeschwindigkeit" von Vertex AI mit 8,6 bewertet wird, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist. H2O bietet jedoch keine spezifische Bewertung für die Inferenzgeschwindigkeit, was bei einigen Benutzern zu Unsicherheit über die Leistung in zeitkritischen Szenarien führt.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Datenverarbeitungs"-Fähigkeiten von H2O, insbesondere in der "Datenvorverarbeitung", mit 8,5 bewertet werden, was für die Vorbereitung von Daten zur Analyse unerlässlich ist. Vertex AI, mit einer Punktzahl von 8,3 in "Datenaufnahme & -aufbereitung", ist in diesem Bereich möglicherweise nicht so effizient, was sich potenziell auf den gesamten Arbeitsablauf der Benutzer auswirken könnte.
- Benutzer sagen, dass die "Produktentwicklung" von Vertex AI mit 9,1 hoch bewertet wird, was auf ein starkes Engagement für zukünftige Verbesserungen und Benutzerfeedback hinweist. Im Gegensatz dazu deutet die Punktzahl von H2O von 6,4 darauf hin, dass einige Benutzer weniger Vertrauen in die langfristige Entwicklung und Unterstützung der Plattform haben.
H2O vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten H2O einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit Vertex AI, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als H2O.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter H2O.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber H2O.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
H2O
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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H2O
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.0
15
8.6
359
Einfache Bedienung
9.0
14
8.2
368
Einfache Einrichtung
7.8
6
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.3
6
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.8
13
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
5
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
6.4
13
9.2
353
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
10
8.2
214
system
8.5
8
8.2
170
Modellentwicklung
8.3
8
8.4
202
8.3
8
7.9
179
9.4
8
8.4
200
9.2
8
8.5
202
Modellentwicklung
9.0
8
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
9.0
5
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
9.0
5
8.4
163
Einsatz
8.1
6
8.2
193
8.0
5
8.3
194
8.6
6
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Künstliches Neuronales Netzwerk22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Core Functionality - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Data Handling - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Performance - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Usability - Artificial Neural Network
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Advanced Features - Artificial Neural Network
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentische KI - Künstliches Neuronales Netzwerk
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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
Statistisches Tool
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
H2O und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
H2O ist kategorisiert als Künstliches Neuronales Netzwerk und Predictive Analytics
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
H2O
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
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
Finanzdienstleistungen
13.6%
Einzelhandel
9.1%
forschung
9.1%
Marketing und Werbung
9.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.1%
Andere
50.0%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
H2O hat keine Diskussionen mit Antworten
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
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