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Posit
Sternebewertung
(562)4.5 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über PositVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Posit im Bereich Datenaufnahme & -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, was die Vorbereitung von Daten für die Analyse erleichtert. Im Gegensatz dazu erhielt Vertex AI in diesem Bereich eine niedrigere Bewertung von 8,3, was darauf hindeutet, dass Benutzer es möglicherweise als weniger effizient für Datenvorbereitungsaufgaben empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass Posit überlegene Modelltrainings-Fähigkeiten bietet und mit 9,1 im Vergleich zu Vertex AI's 8,5 bewertet wird. Benutzer schätzen die intuitive Benutzeroberfläche und die robusten Funktionen, die ein effektives Modelltraining in Posit erleichtern.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Posits Datenvisualisierungs-Funktionen mit 8,9 hoch bewertet werden und den Benutzern leistungsstarke Werkzeuge zur Erstellung aufschlussreicher visueller Darstellungen ihrer Daten bieten. Vertex AI, obwohl kompetent, erzielte mit 8,5 etwas niedriger, was darauf hindeutet, dass Benutzer Posit für Visualisierungsbedürfnisse effektiver finden könnten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Posit eine benutzerfreundlichere Berichtsschnittstelle mit einer Bewertung von 8,2 hat, die den Prozess der Erstellung und Anpassung von Berichten vereinfacht. Die Berichtsfunktionen von Vertex AI, obwohl funktional, erhielten nicht das gleiche Maß an Lob.
- Rezensenten erwähnen, dass Posit in Zusammenarbeits-Funktionen glänzt und mit 8,1 bewertet wird, was Teamarbeit und das Teilen von Erkenntnissen unter Benutzern erleichtert. Im Vergleich dazu erzielten die Zusammenarbeitstools von Vertex AI eine niedrigere Bewertung von 7,9, was auf mögliche Einschränkungen in den kollaborativen Funktionalitäten hinweist.
- Benutzer sagen, dass Posits Qualitätskontroll-Funktionen robust sind und mit 8,7 bewertet werden, was dazu beiträgt, die Datenintegrität und -genauigkeit sicherzustellen. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,4, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Sicherheit für Benutzer, die auf die Aufrechterhaltung hoher Datenqualitätsstandards fokussiert sind.
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
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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
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
496
8.6
359
Einfache Bedienung
8.3
496
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.8
106
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.3
90
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.1
403
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
81
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.5
488
9.2
353
Funktionen
Verwaltung
8.7
76
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
76
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
85
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
8.3
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
8.6
29
8.2
214
system
9.1
25
8.2
170
Modellentwicklung
8.8
19
8.4
202
7.8
21
7.9
179
8.3
21
8.4
200
9.0
21
8.5
202
Modellentwicklung
9.0
20
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
15
8.2
200
8.5
14
8.4
196
8.7
13
8.2
195
7.6
17
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
17
8.5
165
9.1
18
8.4
163
Einsatz
8.4
19
8.2
193
8.9
18
8.3
194
8.7
19
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
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
19.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.6%
forschung
11.2%
Computersoftware
8.7%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
42.8%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Können wir unseren Fortschritt speichern, wenn wir ein Projekt nicht speichern?
2 Kommentare
SL
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PB
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Welche Software wird für die R-Programmierung verwendet?
1 Kommentar
SH
RStudio ist die beliebteste IDE für die Ausführung von R-Programmen und hat eine kostenlose Lizenz. Die offizielle R-Softwareumgebung ist eine...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
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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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