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IBM Watson Studio und Vertex AI vergleichen 
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Unternehmen (50.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.2% der Bewertungen)
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IBM Watson Studio
Sternebewertung
(165)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (50.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Sternebewertung
(628)4.3 von 5
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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 Watson Studio aufweist. Benutzer schätzen den nahtlosen Übergang von der Experimentierung zur Produktion und heben hervor, wie es den Entwicklungsprozess von Machine-Learning-Modellen vereinfacht.
- Benutzer sagen, dass die Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI ein herausragendes Merkmal ist, wobei viele das intuitive Design und die einfache Navigation als besonders vorteilhaft für AI-Entwicklungsaufgaben empfinden. Im Gegensatz dazu, obwohl IBM Watson Studio ebenfalls benutzerfreundlich ist, empfinden einige Benutzer, dass es mehr Aufwand erfordert, um in bestehende Workflows integriert zu werden.
- Rezensenten erwähnen, dass der Implementierungsprozess von Vertex AI schnell und effizient ist, wobei viele das intuitive Onboarding-Erlebnis loben. Dies ist ein bemerkenswerter Vorteil gegenüber IBM Watson Studio, bei dem einige Benutzer Herausforderungen bei der Einrichtung und Konfiguration gemeldet haben.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI ein robustes Unterstützungssystem, wobei Benutzer die Qualität der erhaltenen Unterstützung hervorheben. Während IBM Watson Studio ebenfalls soliden Support bietet, empfinden einige Benutzer, dass die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft von Vertex AI in ihren Erfahrungen mehr heraussticht.
- Benutzer heben hervor, dass die Fähigkeiten von Vertex AI in der Modellschulung und -bewertung besonders stark sind, was die Verwaltung von Datensätzen und Versionierung erleichtert. Andererseits wird IBM Watson Studio für seine Low-Code/No-Code-Optionen anerkannt, die Benutzer ansprechen, die einen zugänglicheren Einstieg in die AI-Entwicklung suchen.
- Rezensenten schätzen die Flexibilität von Vertex AI in Bezug auf Sprach- und Framework-Unterstützung, obwohl IBM Watson Studio eine breitere Palette von Frameworks bietet. Benutzer haben festgestellt, dass der Fokus von Vertex AI auf Einfachheit und Effektivität in den Kernfunktionen oft den Bedarf an umfangreichen Framework-Optionen überwiegt.
IBM Watson Studio vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Vertex AI zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Watson Studio.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarVertex 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 Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
122
8.6
376
Einfache Bedienung
8.0
123
8.2
385
Einfache Einrichtung
7.6
101
8.1
308
Einfache Verwaltung
7.8
95
7.9
144
Qualität der Unterstützung
8.2
114
8.1
351
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.0
94
8.2
138
Produktrichtung (% positiv)
8.5
116
9.2
369
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
8
8.3
74
9.2
8
8.1
75
9.0
8
8.3
76
9.4
8
8.4
75
8.8
8
8.8
73
Einsatz
9.0
8
8.5
74
8.8
8
8.3
73
8.8
8
8.4
72
9.4
8
8.6
74
9.2
8
8.7
71
Management
9.3
7
8.2
71
9.6
8
8.5
72
9.0
7
8.0
71
9.0
8
8.1
70
Transaktionen
9.0
8
8.2
70
9.0
8
8.5
71
9.3
7
8.3
71
Management
9.5
7
8.1
69
9.4
8
8.4
72
8.8
7
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
8.7
42
8.2
231
system
9.1
13
8.2
172
Modellentwicklung
8.6
34
8.4
204
8.9
35
7.9
180
8.5
36
8.4
202
8.4
37
8.5
206
Modellentwicklung
9.4
13
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
28
8.2
201
8.5
35
8.5
199
Funktion nicht verfügbar
8.2
196
8.6
28
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
12
8.5
165
9.0
12
8.4
163
Einsatz
8.5
32
8.3
203
8.6
33
8.3
196
8.7
31
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
Einrichtung
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Analyse
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
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
Statistisches Tool
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Watson Studio und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Watson Studio
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.7%
Computersoftware
13.2%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.5%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.7%
Computersoftware
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
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Diskussionen
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2 Kommentare
KS
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JP
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1 Kommentar
ZM
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