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IBM Watson Studio und TensorFlow vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
IBM Watson Studio
Sternebewertung
(164)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (51.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM Watson StudioTensorFlow
Sternebewertung
(134)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über TensorFlowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass TensorFlow im Bereich "Modelltraining" mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet, was auf ein robustes Framework für die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen hinweist. Im Gegensatz dazu hat IBM Watson Studio in diesem Bereich eine niedrigere Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass es zwar fähig ist, aber möglicherweise nicht so effizient oder benutzerfreundlich für das Modelltraining ist.
- Rezensenten erwähnen, dass TensorFlow eine überlegene "Framework-Flexibilität" mit einer Bewertung von 9,5 bietet, die es den Benutzern ermöglicht, nahtlos mit verschiedenen Frameworks zu arbeiten. IBM Watson Studio ist zwar immer noch flexibel, erzielt jedoch eine Bewertung von 8,8, was Benutzer einschränken könnte, die umfangreiche Framework-Optionen benötigen.
- G2-Benutzer heben die "Datenquellen-Zugänglichkeit" von TensorFlow mit einer hohen Bewertung von 9,3 für "Einfachheit der Datenkonnektivität" hervor, was es einfacher macht, sich mit verschiedenen Datenquellen zu verbinden. Im Vergleich dazu erreicht IBM Watson Studio, obwohl kompetent, nicht dieses Maß an Konnektivität, was Benutzer behindern könnte, die eine vielfältige Datenintegration benötigen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass IBM Watson Studio in der "Drag-and-Drop"-Funktionalität glänzt und eine Bewertung von 9,2 erzielt, was die Benutzererfahrung für diejenigen verbessert, die eine visuelle Schnittstelle bevorzugen. TensorFlow hingegen erzielt eine niedrigere Bewertung von 7,8, was darauf hindeutet, dass seine Schnittstelle für Benutzer, die Drag-and-Drop-Funktionen bevorzugen, möglicherweise nicht so intuitiv ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Skalierbarkeit" von TensorFlow mit 9,0 bewertet wird, was es zu einer starken Wahl für Benutzer macht, die ihre Anwendungen effektiv skalieren möchten. IBM Watson Studio, mit einer Bewertung von 8,6, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Skalierbarkeit, was für Unternehmen, die Wachstum erwarten, ein Anliegen sein könnte.
- Benutzer sagen, dass die "Vorgefertigten Algorithmen" von IBM Watson Studio ebenfalls mit 9,2 bewertet werden, was es zu einer soliden Option für Benutzer macht, die einsatzbereite Lösungen wünschen. Auch TensorFlow schneidet in diesem Bereich gut ab mit einer Bewertung von 8,6, könnte jedoch mehr Anpassung erfordern, was für diejenigen, die schnelle Implementierungen suchen, ein Nachteil sein könnte.
IBM Watson Studio vs TensorFlow
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist TensorFlow einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit TensorFlow zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarTensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
IBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
121
9.2
117
Einfache Bedienung
8.0
122
8.0
120
Einfache Einrichtung
7.6
100
8.3
98
Einfache Verwaltung
7.8
95
7.9
39
Qualität der Unterstützung
8.2
113
8.7
104
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.0
94
8.3
36
Produktrichtung (% positiv)
8.5
115
9.3
115
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
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
41
8.4
102
system
9.0
12
8.6
70
Modellentwicklung
8.5
33
8.9
96
8.8
34
7.2
82
8.5
35
8.8
96
8.3
36
9.2
95
Modellentwicklung
9.4
13
9.0
69
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
27
9.1
93
8.5
34
9.0
88
Funktion nicht verfügbar
8.8
86
8.6
28
9.4
95
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
12
8.7
64
9.0
12
9.2
67
Einsatz
8.5
32
8.5
80
8.6
33
8.7
89
8.6
30
9.0
89
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
11
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
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
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 TensorFlow sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Watson Studio ist kategorisiert als Textanalyse, Predictive Analytics, MLOps-Plattformen, und Datenvorbereitung
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Watson Studio
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
TensorFlow
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
15.8%
Computersoftware
13.3%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.6%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.4%
Computersoftware
27.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.2%
forschung
7.8%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.7%
Bildungsmanagement
3.1%
Andere
36.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
Was ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene KI/ML/DL-Modelle zu erstellen.Mehr erfahren
TensorFlow hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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