Comparar DataRobot y Vertex AI 
Vistazo
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (54.2% de las reseñas)
Pequeña empresa (42.0% de las reseñas)
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DataRobot
Calificación Estelar
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Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (54.2% de las reseñas)
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Aprende más sobre DataRobotVertex AI
Calificación Estelar
(651)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (42.0% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Vertex AI sobresale en la gestión de flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático, con usuarios que aprecian su capacidad para centralizar todo el ciclo de vida del ML. Un usuario destacó cómo simplifica todo, desde la preparación de datos hasta la implementación, facilitando el manejo de procesos intrincados.
- Los usuarios dicen que DataRobot ofrece características de automatización robustas, particularmente en el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características. Los revisores señalaron que ahorra tiempo al seleccionar automáticamente los mejores modelos y ajustar hiperparámetros, lo que puede ser una ventaja significativa para los equipos que buscan optimizar sus procesos de ML.
- Según las reseñas verificadas, Vertex AI tiene una puntuación de satisfacción general notablemente más alta, reflejando su fuerte rendimiento e interfaz amigable para el usuario. Los usuarios han elogiado su integración perfecta con Google Cloud, lo que mejora la experiencia de gestionar proyectos de aprendizaje automático.
- Los revisores mencionan que, aunque DataRobot es efectivo en el despliegue y modelado de modelos de ML, tiene menos reseñas recientes, lo que puede indicar menos compromiso o satisfacción actual de los usuarios. Esto podría ser una preocupación para los compradores potenciales que buscan una plataforma con retroalimentación activa de los usuarios.
- Los revisores de G2 destacan que el proceso de implementación de Vertex AI es rápido e intuitivo, con muchos usuarios apreciando la experiencia de incorporación. Esto contrasta con DataRobot, donde algunos usuarios han expresado desafíos en la configuración, indicando que Vertex AI puede ser más accesible para nuevos usuarios.
- Los usuarios informan que ambas plataformas son socios fuertes en los negocios, pero Vertex AI se destaca con una puntuación más alta en la dirección del producto, sugiriendo que los usuarios se sienten más confiados en su desarrollo futuro y mejoras. Esto podría ser un factor crucial para las organizaciones que buscan soluciones a largo plazo.
DataRobot vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que DataRobot es más fácil de usar. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración para Vertex AI junto con la administración. Los revisores acordaron que ambos proveedores facilitan igualmente hacer negocios en general.
- Los revisores consideraron que DataRobot satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Vertex AI es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Vertex AI sobre DataRobot.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
DataRobot
No hay precios disponiblesVertex AI
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- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
DataRobot
No hay información de prueba disponibleVertex AI
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.8
23
8.6
389
Facilidad de uso
8.5
23
8.2
400
Facilidad de configuración
7.0
11
8.1
322
Facilidad de administración
7.4
11
7.9
149
Calidad del soporte
7.9
22
8.1
364
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
11
8.3
143
Dirección del producto (% positivo)
8.4
22
9.2
383
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
87
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.1
78
No hay suficientes datos disponibles
8.3
76
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.8
75
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
75
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.6
74
No hay suficientes datos disponibles
8.7
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.2
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
73
No hay suficientes datos disponibles
8.0
71
No hay suficientes datos disponibles
8.1
70
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.3
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
37
No hay suficientes datos disponibles
8.6
37
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.2
246
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.2
173
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.5
208
No hay suficientes datos disponibles
7.9
181
No hay suficientes datos disponibles
8.4
206
No hay suficientes datos disponibles
8.5
209
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.2
167
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.3
203
No hay suficientes datos disponibles
8.5
202
No hay suficientes datos disponibles
8.2
200
No hay suficientes datos disponibles
8.3
181
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.5
167
No hay suficientes datos disponibles
8.5
166
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
213
No hay suficientes datos disponibles
8.3
203
No hay suficientes datos disponibles
8.6
207
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
110
No hay suficientes datos disponibles
8.3
106
No hay suficientes datos disponibles
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
38
No hay suficientes datos disponibles
7.8
37
No hay suficientes datos disponibles
7.7
38
No hay suficientes datos disponibles
7.9
35
No hay suficientes datos disponibles
8.5
37
No hay suficientes datos disponibles
7.5
36
No hay suficientes datos disponibles
7.7
36
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
36
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
31
No hay suficientes datos disponibles
8.7
32
No hay suficientes datos disponibles
8.6
31
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
31
No hay suficientes datos disponibles
8.1
30
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.9
30
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
31
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
71
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
68
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
66
No hay suficientes datos disponibles
8.3
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.0
26
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
24
No hay suficientes datos disponibles
9.0
24
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.3
25
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
24
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
23
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
23
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.0
30
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.1
27
No hay suficientes datos disponibles
7.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
26
No hay suficientes datos disponibles
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.8
26
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
28
No hay suficientes datos disponibles
8.2
30
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
7.5
27
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Toma de decisiones
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
DataRobot y Vertex AI está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Categorías Únicas
DataRobot está categorizado como Analítica Predictiva
Vertex AI está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, Plataformas de MLOps, Aprendizaje Automático, y Constructores de Agentes de IA
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
DataRobot
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Vertex AI
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
20.8%
Tecnología de la Información y Servicios
12.5%
Telecomunicaciones
8.3%
Arquitectura y Planificación
4.2%
Biotecnología
4.2%
Otro
50.0%
Software informático
17.9%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Servicios financieros
6.8%
venta al por menor
3.6%
Hospital y atención médica
3.3%
Otro
54.1%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Puedo usar bibliotecas externas con mis algoritmos?
1 Comentario
CP
Sí, puedes. Algorithmia tiene capacidades completas de gestión de paquetes integradas en la plataforma.Leer más
¿Cuánto cuesta usar Algorithmia?
1 Comentario
CP
Puedes comenzar con Algorithmia Teams por tan solo $299/mes.Leer más
Encontré un error en un algoritmo o no está produciendo los resultados esperados, ¿qué puedo hacer?
1 Comentario
CP
Si eres un usuario de Algorithmia Enterprise, contacta a tu equipo de cuenta para obtener una respuesta inmediata.
Para los equipos, mientras estés...Leer más
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
3 Comentarios
AO
Vertex AI es la plataforma de aprendizaje automático gestionada de Google Cloud. Se utiliza para construir, entrenar y desplegar modelos de ML a escala....Leer más
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentarios
AO
Cloud ML Engine (ahora parte de Vertex AI) admite marcos y bibliotecas de ML populares como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y XGBoost. Esta flexibilidad...Leer más
What is Google AI platform?
2 Comentarios
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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