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TensorFlow
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(136)4.5 von 5
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Vertex AI in der Benutzererfahrung herausragt, wobei viele das intuitive Design loben, das den Entwicklungsprozess von maschinellen Lernmodellen vereinfacht. Benutzer schätzen, wie sie nahtlos vom Experimentieren in Notebooks zur Bereitstellung von Produktionspipelines übergehen können, ohne den Aufwand, mehrere Tools jonglieren zu müssen.
- Benutzer sagen, TensorFlow sei eine starke Wahl für diejenigen, die sich auf komplexe neuronale Netzaufgaben konzentrieren, wobei ein Rezensent seine Effizienz bei der Entwicklung von Gesichtserkennungsanwendungen hervorhebt. Diese Fähigkeit macht es zu einem bevorzugten Werkzeug für Benutzer, die robuste Tools für komplexe maschinelle Lernprojekte benötigen.
- Laut verifizierten Bewertungen ist der Implementierungsprozess von Vertex AI bemerkenswert schnell und benutzerfreundlich, wobei aktuelle Benutzer die einfache Navigation bei AI-Entwicklungsaufgaben betonen. Diese Benutzerfreundlichkeit ist ein bedeutender Vorteil für Teams, die ihre maschinellen Lerninitiativen beschleunigen möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl TensorFlow einen soliden Ruf für seine leistungsstarken Funktionen hat, einige Benutzer es für Anfänger weniger zugänglich finden. Ein Benutzer bemerkte die steile Lernkurve im Vergleich zu anderen Plattformen, was für Neulinge im maschinellen Lernen Herausforderungen darstellen kann.
- G2-Rezensenten heben hervor die Qualität des Supports für TensorFlow und bemerken, dass es in diesem Bereich eine etwas höhere Bewertung hat. Benutzer schätzen die verfügbaren Ressourcen für Fehlerbehebung und Anleitung, die für Teams, die komplexe Projekte navigieren, entscheidend sein können.
- Benutzer berichten, dass die Fähigkeiten von Vertex AI in der Datenaufnahme und Modelltraining beeindruckend sind, wobei viele die Genauigkeit und Authentizität seiner AI-Antworten als besonders hilfreich empfinden. Diese Funktion ist entscheidend für Teams, die zuverlässige Ergebnisse in ihren maschinellen Lernanwendungen priorisieren.
TensorFlow vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass TensorFlow insgesamt einfacher einzurichten und geschäftlich zu handhaben ist. Beide Produkte waren gleich einfach zu verwalten.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten TensorFlow und Vertex AI ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
TensorFlow
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
Kostenlose Testversion
TensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
119
8.6
376
Einfache Bedienung
8.0
123
8.2
385
Einfache Einrichtung
8.3
101
8.1
308
Einfache Verwaltung
7.9
39
7.9
144
Qualität der Unterstützung
8.7
106
8.1
351
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
36
8.2
138
Produktrichtung (% positiv)
9.2
117
9.2
369
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
73
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
74
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
72
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
8.3
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
104
8.2
231
system
8.6
70
8.2
172
Modellentwicklung
8.9
97
8.4
204
7.2
83
7.9
180
8.8
97
8.4
202
9.2
96
8.5
206
Modellentwicklung
9.0
69
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.1
95
8.2
201
9.0
89
8.5
199
8.9
87
8.2
196
9.4
97
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
64
8.5
165
9.2
68
8.4
163
Einsatz
8.5
80
8.3
203
8.7
90
8.3
196
9.0
89
8.5
199
Generative KI
8.0
11
8.3
106
7.7
11
8.3
103
8.0
11
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
7.3
5
8.1
34
7.3
5
7.8
35
8.0
5
7.8
36
8.7
5
7.8
34
8.3
5
8.5
35
7.0
5
7.7
34
7.7
5
7.8
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
29
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
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
24
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
9.3
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
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
TensorFlow und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
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
TensorFlow
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
27.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.7%
forschung
7.6%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.5%
hochschulbildung
3.0%
Andere
37.9%
Computersoftware
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
Top-Alternativen
Diskussionen
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
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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