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IBM Decision Optimization und Vertex AI vergleichen 
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IBM Decision Optimization
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Alle 2 Preispläne durchsuchenVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu IBM Decision Optimization aufweist. Benutzer schätzen den nahtlosen Übergang von der Experimentierung zur Produktion und heben hervor, wie es den Entwicklungsprozess von maschinellen Lernmodellen vereinfacht.
- Benutzer sagen, dass das intuitive Design von Vertex AI es einfach macht, sich durch AI-Entwicklungsaufgaben zu navigieren, was ein großer Vorteil für Neueinsteiger in diesem Bereich ist. Im Gegensatz dazu wird IBM Decision Optimization zwar für seine Benutzerfreundlichkeit gelobt, es fehlt jedoch an der gleichen Ebene der Einbindung und aktuellen Benutzeraktivität, da in den letzten 90 Tagen keine neuen Bewertungen eingegangen sind.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI robuste Unterstützung für die Datenaufnahme und das Modelltraining bietet, mit Funktionen, die eine mühelose Datenversionsverwaltung und Modellauswertung ermöglichen. Dies ist besonders vorteilhaft für Benutzer, die ihre Arbeitsabläufe optimieren möchten, während IBM Decision Optimization, obwohl effektiv für komplexe Entscheidungsfindung, möglicherweise nicht das gleiche Maß an Einfachheit in diesen Bereichen bietet.
- Laut verifizierten Bewertungen glänzt IBM Decision Optimization in seiner Community-Unterstützung und bietet Benutzern Möglichkeiten zur Kommunikation und zum Lernen. Diese Stärke wird jedoch etwas durch das Fehlen aktueller Benutzerfeedbacks überschattet, was auf einen Rückgang der aktiven Beteiligung im Vergleich zur lebendigen Benutzerbasis von Vertex AI hindeuten könnte.
- Benutzer heben hervor, dass die Skalierbarkeit von Vertex AI ein starker Punkt ist, der es Unternehmen ermöglicht, ohne erhebliche Hürden zu wachsen. Im Gegensatz dazu hat IBM Decision Optimization, obwohl es in der Lage ist, große Datensätze zu verarbeiten, gemischtes Feedback bezüglich seiner Skalierbarkeit erhalten, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so anpassungsfähig für schnell wachsende Bedürfnisse ist.
- Rezensenten schätzen die ausgeklügelten Algorithmen, die IBM Decision Optimization für komplexe Szenarien bietet, bemerken jedoch auch, dass das umfassende Funktionsset von Vertex AI, einschließlich fortschrittlicher Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im Deep Learning, ein vielseitigeres Werkzeug für ein breiteres Anwendungsspektrum bietet.
IBM Decision Optimization vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit IBM Decision Optimization zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Decision Optimization.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Decision Optimization
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
Free
Erkunden und lernen Sie Optimierung und Constraint-Programmierung mit unserer kostenlosen Edition.
- Begrenzt auf 1000 Variablen und 1000 Einschränkungen, aber Modelle können bearbeitet werden
- Verwenden Sie sowohl das OPL/IDE als auch die API-Modellierung/Lösung
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
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IBM Decision Optimization
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Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.4
30
8.6
376
Einfache Bedienung
8.7
30
8.2
385
Einfache Einrichtung
8.3
14
8.1
308
Einfache Verwaltung
8.7
14
7.9
144
Qualität der Unterstützung
8.6
30
8.1
351
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
14
8.2
138
Produktrichtung (% positiv)
8.0
29
9.2
369
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
73
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
7.6
9
8.2
231
system
7.2
9
8.2
172
Modellentwicklung
7.9
7
8.4
204
8.3
7
7.9
180
8.3
7
8.4
202
7.4
7
8.5
206
Modellentwicklung
7.4
9
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.9
7
8.2
201
7.4
7
8.5
199
6.9
7
8.2
196
6.9
7
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.3
8
8.5
165
7.5
8
8.4
163
Einsatz
8.3
7
8.3
203
8.1
7
8.3
196
7.6
7
8.5
199
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
103
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
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Geschäftslogik
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
29
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
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
9.0
24
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
9.3
23
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Decision Optimization und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Decision Optimization
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
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
Computersoftware
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Decision Optimization 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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