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SAS Visual Data Mining and Machine Learning und Vertex AI vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Sternebewertung
(85)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (49.3% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über SAS Visual Data Mining and Machine LearningVertex AI
Sternebewertung
(593)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner Funktion für hohe Verfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit gewährleistet, während SAS Visual Data Mining und Machine Learning, obwohl stark, in diesem Bereich mit 8,9 etwas niedriger bewertet wird.
- Rezensenten erwähnen, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning in seinen Modelltrainingsfähigkeiten glänzt und eine Bewertung von 9,0 erreicht, was höher ist als die 8,5 von Vertex AI, was auf eine robustere Trainingsumgebung für Benutzer hinweist.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Vertex AI eine überlegene KI-Inferenzgeschwindigkeit mit einer Bewertung von 8,6 bietet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Anwendungen macht, die schnelle Reaktionszeiten erfordern, während SAS Visual Data Mining und Machine Learning für diese Funktion keine spezifische Bewertung bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning über eine benutzerfreundlichere Drag-and-Drop-Oberfläche verfügt, die mit 9,0 bewertet wird, verglichen mit 7,9 bei Vertex AI, was die Benutzererfahrung für diejenigen, die weniger mit dem Programmieren vertraut sind, erheblich verbessern kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI mit 8,5 bewertet werden, was nahtlose Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht, während die Integrationsfunktionen von SAS Visual Data Mining und Machine Learning nicht so hoch bewertet werden, was auf eine potenzielle Einschränkung in der Flexibilität hinweist.
- Benutzer sagen, dass SAS Visual Data Mining und Machine Learning eine bessere Unterstützung für die Verarbeitung natürlicher Sprache bietet, mit einer Bewertung von 7,5, verglichen mit 8,6 bei Vertex AI, was Benutzer beeinflussen könnte, die sich auf textbasierte Datenanalyse und Anwendungen konzentrieren.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten SAS Visual Data Mining and Machine Learning einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit SAS Visual Data Mining and Machine Learning zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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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
Kostenlose Testversion
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
24
8.6
359
Einfache Bedienung
8.4
28
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.5
18
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.9
14
7.9
142
Qualität der Unterstützung
9.0
23
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.9
15
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
9.1
25
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
8.4
8
8.2
214
system
8.8
8
8.2
170
Modellentwicklung
8.1
7
8.5
202
9.0
7
7.9
179
8.6
7
8.4
200
9.0
7
8.5
202
Modellentwicklung
7.5
6
8.3
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
5
8.2
200
7.5
6
8.4
196
7.0
5
8.2
195
8.6
7
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
5
8.5
165
8.6
7
8.5
163
Einsatz
8.9
6
8.2
193
8.3
6
8.3
194
8.6
7
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
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
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
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
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
23
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
23
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
Statistisches Tool
8.1
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
SAS Visual Data Mining and Machine Learning und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
SAS Visual Data Mining and Machine Learning ist kategorisiert als Predictive Analytics
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
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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
Computersoftware
48.0%
Banking
6.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.3%
Bildungsmanagement
5.3%
Finanzdienstleistungen
4.0%
Andere
30.7%
Computersoftware
17.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.2%
Top-Alternativen
Diskussionen
SAS Visual Data Mining and Machine Learning 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
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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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