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IBM Decision Optimization und Vertex AI vergleichen 
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IBM Decision Optimization
Sternebewertung
(41)4.5 von 5
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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.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten die betriebliche Zuverlässigkeit im Vergleich zur geringeren Leistung von IBM Decision Optimization in diesem Bereich erheblich verbessert.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings von Vertex AI, bewertet mit 8,5, eine effizientere Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 7,4 auf Herausforderungen bei der effektiven Skalierung des Modelltrainings hinweist.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI, insbesondere die Integration von KI-Datenpipelines, mit 8,2 bewertet, einen reibungsloseren Arbeitsablauf bieten, während die Integrationsfunktionen von IBM Decision Optimization als weniger flexibel wahrgenommen werden und in der Datenaufnahme und -aufbereitung mit 7,2 bewertet werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die vorgefertigten Algorithmen von Vertex AI, bewertet mit 8,4, einen robusten Ausgangspunkt für die Modellentwicklung bieten, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 8,0 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so umfassend eine Bibliothek für Benutzer bietet, die ihre Projekte schnell starten möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI, bewertet mit 8,0, für kostenbewusste Benutzer günstiger sind, während die niedrigere Bewertung von IBM Decision Optimization mit 7,9 auf potenzielle Kostenbedenken für Benutzer hinweist, die ihre Operationen skalieren.
- Benutzer sagen, dass die Dokumentationsqualität von Vertex AI, bewertet mit 8,5, überlegen ist, was es Teams erleichtert, die Plattform effektiv zu nutzen und einzuführen, während die Dokumentation von IBM Decision Optimization, obwohl anständig, nicht die Klarheit und Umfassendheit der Ressourcen von Vertex AI erreicht.
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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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
Kostenlose Testversion
IBM Decision Optimization
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.4
30
8.6
359
Einfache Bedienung
8.7
30
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.3
14
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.7
14
7.9
142
Qualität der Unterstützung
8.6
30
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
14
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
8.0
29
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
7.6
9
8.2
214
system
7.2
9
8.2
170
Modellentwicklung
7.9
7
8.5
202
8.3
7
7.9
179
8.3
7
8.4
200
7.4
7
8.5
202
Modellentwicklung
7.4
9
8.3
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.9
7
8.2
200
7.4
7
8.4
196
6.9
7
8.2
195
6.9
7
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.3
8
8.5
165
7.5
8
8.5
163
Einsatz
8.3
7
8.2
193
8.1
7
8.3
194
7.6
7
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
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
7.9
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
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
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
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
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
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
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
23
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
17.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
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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