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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (48.6% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Posit
Sternebewertung
(562)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (48.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über PositTensorFlow
Sternebewertung
(135)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über TensorFlowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Posit bei der Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, während TensorFlow mit einer Bewertung von 8,6 einen komplexeren Einrichtungsprozess für die Datenvorbereitung aufweist. Rezensenten erwähnen, dass die benutzerfreundliche Oberfläche von Posit den Datenaufbereitungsprozess erheblich vereinfacht.
- Rezensenten erwähnen, dass TensorFlow in den Fähigkeiten des maschinellen Lernens glänzt, insbesondere bei künstlichen neuronalen Netzen, wo es mit 9,3 im Vergleich zu Posit's 7,6 bewertet wurde. Benutzer auf G2 heben die umfangreiche Bibliothek von vorgefertigten Algorithmen von TensorFlow als großen Vorteil für Deep-Learning-Projekte hervor.
- Benutzer sagen, dass Posit eine bessere Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,3 bietet, während TensorFlows Bewertung von 7,6 auf eine steilere Lernkurve hinweist. Rezensenten erwähnen, dass das intuitive Design von Posit es Anfängern in der Datenwissenschaft zugänglicher macht.
- G2-Benutzer berichten, dass TensorFlow eine überlegene Unterstützung für die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet, mit einer Bewertung von 9,0 im Vergleich zu Posit's 8,5. Benutzer heben die robusten Funktionen von TensorFlow für Textanalyse und -generierung als wichtigen Unterschied für NLP-Aufgaben hervor.
- Rezensenten erwähnen, dass Posit eine kollaborativere Umgebung bietet, mit einer Kollaborationsbewertung von 8,1, während TensorFlows Bewertung von 7,6 darauf hindeutet, dass es möglicherweise an einigen kollaborativen Funktionen mangelt. Benutzer schätzen Posit's Fokus auf Teamarbeit und das einfache Teilen von Erkenntnissen unter den Benutzern.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Skalierbarkeit von TensorFlow beeindruckend ist, mit einer Bewertung von 9,1 im Vergleich zu Posit's 8,6. Rezensenten erwähnen, dass die Architektur von TensorFlow darauf ausgelegt ist, große Datensätze und komplexe Modelle effizient zu verarbeiten, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmensanwendungen macht.
Posit vs TensorFlow
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 TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Posit.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber Posit.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Posit
Keine Preisinformationen verfügbarTensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Posit
Kostenlose Testversion verfügbar
TensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
496
9.2
118
Einfache Bedienung
8.3
496
8.0
121
Einfache Einrichtung
8.8
106
8.3
99
Einfache Verwaltung
8.3
90
7.9
39
Qualität der Unterstützung
8.1
403
8.7
105
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
81
8.3
36
Produktrichtung (% positiv)
8.5
488
9.3
115
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
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
29
8.4
103
system
9.1
25
8.6
70
Modellentwicklung
8.8
19
8.9
96
7.8
21
7.2
82
8.3
21
8.8
96
9.0
21
9.2
95
Modellentwicklung
9.0
20
9.0
69
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
15
9.1
93
8.5
14
9.0
88
8.7
13
8.8
86
7.6
17
9.4
96
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
17
8.7
64
9.1
18
9.2
68
Einsatz
8.4
19
8.5
80
8.9
18
8.7
89
8.7
19
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
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 TensorFlow sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Posit ist kategorisiert als Statistische Analyse und Großdatenverarbeitung und -verteilung
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Posit
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
hochschulbildung
19.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.6%
forschung
11.2%
Computersoftware
8.7%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
42.8%
Computersoftware
27.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.0%
forschung
7.7%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.6%
hochschulbildung
3.1%
Andere
36.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
Können wir unseren Fortschritt speichern, wenn wir ein Projekt nicht speichern?
2 Kommentare
SL
Es gibt viele Möglichkeiten, Ergebnisse zu speichern, während ein R-Skript läuft. Ein Beispiel ist die R-Funktion saveRDS.
Für Fragen wie diese über R ist...Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um R-Code innerhalb einer VBA-Routine auszuführen?
1 Kommentar
PB
Ich stieß auf die gleichen Probleme. Dann entdeckte ich PowerBI. Mit PowerBI und der Hilfe von PowerQuery werde ich alle VbA-Engines los, um Daten zu...Mehr erfahren
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
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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