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MATLAB
Sternebewertung
(760)4.5 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Marktsegmente
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seinen Fähigkeiten zur KI-Textgenerierung mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend abschneidet, während MATLAB mit 8,0 leicht hinterherhinkt. Rezensenten erwähnen, dass die Integration von Vertex AI mit Google Cloud seine Textgenerierungsfunktionen verbessert und es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die sich auf Aufgaben der natürlichen Sprache konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass MATLAB bei den Vorgefertigten Algorithmen glänzt und eine Bewertung von 9,0 im Vergleich zu Vertex AIs 8,4 erreicht. Benutzer schätzen die umfangreiche Bibliothek von Algorithmen in MATLAB, die den Prozess der Implementierung komplexer Modelle, insbesondere in akademischen und unternehmerischen Umgebungen, vereinfacht.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die Datenaufnahme- und -aufbereitungsfunktionen von Vertex AI robust sind und eine Bewertung von 8,2 erhalten, aber MATLAB übertrifft es leicht mit einer Bewertung von 8,5. Rezensenten sagen, dass die Datenverarbeitungsfähigkeiten von MATLAB besonders vorteilhaft für Benutzer sind, die mit großen Datensätzen in Ingenieuranwendungen arbeiten.
- G2-Benutzer berichten, dass beide Produkte in der Verständnis natürlicher Sprache vergleichbar sind, wobei beide eine Bewertung von 8,5 erhalten. Rezensenten erwähnen jedoch, dass die Integration von Vertex AI mit anderen Google-Diensten ein nahtloseres Erlebnis für Benutzer bietet, die bereits im Google-Ökosystem eingebettet sind.
- Benutzer sagen, dass die Einfachheit der Einrichtung von MATLAB überlegen ist, mit einer Bewertung von 8,6 im Vergleich zu Vertex AIs 8,1. Rezensenten erwähnen, dass der Installationsprozess von MATLAB unkompliziert ist, was es für neue Benutzer, insbesondere in Unternehmensumgebungen, zugänglicher macht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Produktentwicklung von Vertex AI vielversprechend ist, mit einer Bewertung von 9,2, was ein starkes Engagement für Innovationen anzeigt. Im Gegensatz dazu deutet die Bewertung von MATLAB mit 8,8 auf einen stabileren, aber weniger aggressiven Ansatz für neue Funktionen hin, was für Benutzer, die Zuverlässigkeit über schnellen Wandel suchen, ansprechend sein könnte.
MATLAB vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten MATLAB einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit MATLAB zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass MATLAB den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter MATLAB.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber MATLAB.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
MATLAB
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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- 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
MATLAB
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
666
8.6
359
Einfache Bedienung
8.3
675
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.6
77
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.4
41
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.6
619
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.4
38
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.8
664
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
Design
8.4
147
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
166
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
141
Nicht genügend Daten verfügbar
Tools
8.4
127
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
132
Nicht genügend Daten verfügbar
Arbeit
8.8
159
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
161
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
145
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
135
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
141
Nicht genügend Daten verfügbar
Umwelt
8.4
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
162
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
138
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
177
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
115
8.2
214
system
8.5
74
8.2
170
Modellentwicklung
8.5
96
8.4
202
8.6
94
7.9
179
9.0
102
8.4
200
8.6
98
8.5
202
Modellentwicklung
8.7
79
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.8
88
8.2
200
8.3
78
8.4
196
8.2
76
8.2
195
8.6
90
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
69
8.5
165
8.7
77
8.4
163
Einsatz
8.4
82
8.2
193
8.7
92
8.3
194
8.4
93
8.5
193
Generative KI
8.0
14
8.3
102
8.3
14
8.2
102
7.5
14
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
8.7
10
8.1
34
8.7
10
7.8
34
7.8
10
7.7
34
9.0
10
7.8
34
7.8
10
8.4
34
7.7
10
7.8
34
8.0
10
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
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
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
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
8.7
82
Nicht genügend Daten
Datentransformation
8.7
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
45
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Verbindung
8.3
47
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
50
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
52
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
9.1
73
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
68
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
60
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
36
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
MATLAB und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
MATLAB ist kategorisiert als Datenanalyse im großen Maßstab und Simulation & CAE
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
MATLAB
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
hochschulbildung
15.6%
forschung
12.9%
Computersoftware
6.9%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
6.8%
Bildungsmanagement
6.2%
Andere
51.6%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Gibt es eine gute Website, um über die Matlab-Programmierung zu diskutieren?
3 Kommentare
TD
Mathworks-Website wäre ein besserer Ort, da es die offizielle Website der Hersteller von Matlab ist.Mehr erfahren
Kann ich Matlab kostenlos nutzen?
3 Kommentare
PC
Sie können die Testversion von MATLAB kostenlos nutzen. Außerdem, wenn Sie an Online-Kursen teilnehmen, z.B. von Coursera, erlauben sie Ihnen, MATLAB für die...Mehr erfahren
Ist es möglich, die Ausgabe des Simulink-Terminals zu überprüfen, wenn ich keinen Scope verwende?
2 Kommentare
MA
Ja, wenn Sie von Anfang an den "Arbeitsbereich"-Block für das gesamte Simulink-Modell vorbereitet haben. Sie können jede gewünschte Variable anzeigen.Mehr erfahren
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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