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Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Personalizer
Sternebewertung
(21)4.1 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (42.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über PersonalizerVertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Personalizer in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für kleine Unternehmen macht, die eine unkomplizierte Implementierung suchen. Im Gegensatz dazu hat Vertex AI, obwohl es immer noch benutzerfreundlich ist, eine etwas niedrigere Bewertung von 8,3, was laut einigen Rezensenten zu einer steileren Lernkurve für neue Benutzer führen kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die starke Leistung von Personalizer in der Produktentwicklung (4,7) auf ein Engagement für kontinuierliche Verbesserung und Innovation hinweist, während die höhere Bewertung von Vertex AI in diesem Bereich von 9,1 auf eine robustere Roadmap und Benutzervertrauen in zukünftige Updates hindeutet.
- G2-Benutzer heben die hohe Supportqualität von Personalizer mit einer Bewertung von 8,6 hervor und bemerken, dass die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams ihre Erfahrung erheblich verbessern. Im Gegensatz dazu wird die Supportqualität von Vertex AI mit 8,2 bewertet, was zwar immer noch gut ist, aber von Benutzern als weniger reaktionsschnell während Stoßzeiten beschrieben wird.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Bereitstellungsflexibilität von Personalizer, insbesondere in Bezug auf Sprach- und Framework-Unterstützung, mit 8,4 bewertet wird, was für Unternehmen mit unterschiedlichen Technologiestacks von Vorteil ist. Vertex AI erreicht in der Sprachflexibilität ebenfalls eine Bewertung von 8,6, aber einige Benutzer erwähnen, dass der Bereitstellungsprozess komplexer sein kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die KI-Inferenzgeschwindigkeit von Personalizer (8,6) ein herausragendes Merkmal ist, das schnelle Reaktionen in Echtzeitanwendungen ermöglicht. Im Vergleich dazu wird die Inferenzgeschwindigkeit von Vertex AI mit 8,5 bewertet, was zwar wettbewerbsfähig ist, aber von Benutzern als etwas langsamer in Szenarien mit hoher Nachfrage beschrieben wird.
- Benutzer sagen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Personalizer mit 8,5 bewertet werden, was für seine intuitive Benutzeroberfläche und effektiven Algorithmen gelobt wird. Vertex AI erzielt ebenfalls 8,5 im Modelltraining, aber einige Benutzer berichten, dass seine erweiterten Funktionen für diejenigen ohne starken technischen Hintergrund überwältigend sein können.
Personalizer vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Personalizer einfacher zu verwenden und zu verwalten. Rezensenten empfanden auch, dass es mit Personalizer einfacher ist, Geschäfte zu machen. Jedoch empfanden Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Personalizer den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Personalizer.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Personalizer.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Personalizer
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
Personalizer
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.5
13
8.6
359
Einfache Bedienung
9.0
13
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.1
13
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.1
13
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.6
11
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.0
13
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
4.7
11
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
Nicht genügend Daten
8.2
214
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
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
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.9
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Personalizer und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Personalizer hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Personalizer
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
Internet
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
9.5%
Finanzdienstleistungen
9.5%
Computersoftware
9.5%
Transport/LKW/Eisenbahn
4.8%
Andere
57.1%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Personalizer 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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