Posit und Vertex AI vergleichen 
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Kleinunternehmen (41.8% der Bewertungen)
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Posit
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Posit in der Bereitstellung einer benutzerfreundlichen Erfahrung für Datenwissenschaftler herausragt, mit Werkzeugen, die darauf ausgelegt sind, häufige Herausforderungen in der Datenanalyse zu bewältigen. Benutzer schätzen, wie die Plattform von Datenwissenschaftlern für Datenwissenschaftler entwickelt wurde, was sie besonders effektiv für statistische Arbeiten und Analysen macht.
- Benutzer sagen, dass Vertex AI sich durch sein umfassendes Management des maschinellen Lernlebenszyklus auszeichnet und komplexe Workflows vereinfacht. Rezensenten heben seinen zentralisierten Ansatz zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen hervor, der den Aufwand zur Verwaltung dieser Prozesse erheblich reduziert.
- Laut verifizierten Bewertungen legt Posit großen Wert auf einfache Einrichtung und Verwaltung, wobei Benutzer einen reibungslosen Onboarding-Prozess bemerken. Dies ist besonders vorteilhaft für Teams, die die Plattform schnell in ihre bestehenden Workflows integrieren möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass die nahtlose Integration von Vertex AI mit Google Cloud seine Benutzerfreundlichkeit verbessert, sodass Benutzer alles von der Datenvorbereitung bis zur Modellüberwachung in einer organisierten Plattform verwalten können. Diese Integration ist ein wichtiger Verkaufsfaktor für Unternehmen, die bereits in das Google-Ökosystem investiert haben.
- G2-Rezensenten heben hervor, dass während Posit in bestimmten Bereichen wie Modelltraining und Feature Engineering eine höhere Zufriedenheitsbewertung hat, die Gesamtleistung von Vertex AI durch seine umfangreiche Benutzerbasis und das jüngste positive Feedback gestärkt wird, was auf eine starke Marktpräsenz hinweist.
- Benutzer äußern, dass beide Plattformen qualitativ hochwertigen Support bieten, aber Posit wird für sein Verständnis der einzigartigen Herausforderungen, denen sich Datenwissenschaftler gegenübersehen, gelobt, was zu maßgeschneiderterer Unterstützung führen kann. Im Gegensatz dazu wird der Support von Vertex AI als effektiv, aber möglicherweise nicht immer direkt auf spezielle Bedürfnisse der Datenwissenschaft eingehen, wahrgenommen.
Posit vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Posit einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Posit zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Posit den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Posit und Vertex AI ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Posit.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Posit
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
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Posit
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Vertex AI
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
500
8.6
387
Einfache Bedienung
8.4
500
8.2
398
Einfache Einrichtung
8.8
110
8.1
320
Einfache Verwaltung
8.3
92
7.9
149
Qualität der Unterstützung
8.1
407
8.1
363
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
83
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
8.5
492
9.2
381
Funktionen
Verwaltung
8.7
77
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
78
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionen
9.0
89
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
55
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
59
Nicht genügend Daten verfügbar
Methodik
9.1
77
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
86
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
82
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
32
8.2
246
system
9.1
25
8.2
173
Modellentwicklung
8.8
20
8.5
208
7.8
21
7.9
181
8.3
22
8.4
206
9.0
21
8.5
208
Modellentwicklung
9.0
21
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
15
8.3
203
8.5
14
8.5
202
8.7
13
8.2
200
7.6
17
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
17
8.5
167
9.1
18
8.5
166
Einsatz
8.5
20
8.3
212
8.9
19
8.3
203
8.8
20
8.6
207
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
109
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
36
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
68
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
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
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
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
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
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
8.5
11
Nicht genügend Daten
Datenbank
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrationen
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Verarbeitung
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
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
Posit und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Posit ist kategorisiert als Statistische Analyse und Großdatenverarbeitung und -verteilung
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
Posit
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
19.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
forschung
11.1%
Computersoftware
8.6%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
43.0%
Computersoftware
18.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.4%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
53.9%
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2 Kommentare
SL
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