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Google Cloud AutoML
Calificación Estelar
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Aprende más sobre Google Cloud AutoMLTensorFlow
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Aprende más sobre TensorFlowResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que TensorFlow sobresale en el entrenamiento de modelos con una puntuación de 9.3, destacando sus capacidades robustas para proyectos de aprendizaje profundo, mientras que Google Cloud AutoML, con una puntuación de 9.0, se destaca por su facilidad de uso en el desarrollo de modelos, haciéndolo más accesible para principiantes.
- Los revisores mencionan que TensorFlow ofrece algoritmos preconstruidos superiores (9.2) que son altamente personalizables, mientras que los algoritmos preconstruidos de Google Cloud AutoML (8.6) son elogiados por su simplicidad y efectividad en implementaciones rápidas.
- Los usuarios de G2 indican que el soporte de idiomas de TensorFlow (8.9) es más extenso, permitiendo una mayor flexibilidad en la programación, mientras que el soporte de idiomas de Google Cloud AutoML (8.7) sigue siendo fuerte pero ligeramente menos versátil.
- Los usuarios en G2 destacan las capacidades avanzadas de ingeniería de características de TensorFlow (8.8), que son esenciales para la manipulación compleja de datos, mientras que Google Cloud AutoML es reconocido por su interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar (6.6), lo que facilita a los usuarios no técnicos la creación de modelos.
- Los revisores dicen que la escalabilidad de TensorFlow (9.1) es una ventaja significativa para aplicaciones a gran escala, mientras que la escalabilidad de Google Cloud AutoML (8.8) es adecuada pero puede no satisfacer las demandas de conjuntos de datos muy grandes tan efectivamente.
- Los usuarios informan que la calidad del soporte de TensorFlow (8.4) es generalmente mejor, con más recursos disponibles para la resolución de problemas, en comparación con el soporte de Google Cloud AutoML (7.6), que algunos usuarios encuentran deficiente en profundidad y capacidad de respuesta.
Google Cloud AutoML vs TensorFlow
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Google Cloud AutoML es más fácil de usar. Sin embargo, los revisores sintieron que TensorFlow es más fácil de configurar. Ambos productos eran igualmente fáciles de administrar, y ambos proveedores facilitan igualmente hacer negocios en general.
- Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Google Cloud AutoML.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TensorFlow es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de TensorFlow sobre Google Cloud AutoML.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Google Cloud AutoML
No hay precios disponiblesTensorFlow
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Google Cloud AutoML
No hay información de prueba disponibleTensorFlow
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
14
9.2
117
Facilidad de uso
8.6
14
8.0
120
Facilidad de configuración
7.4
11
8.3
98
Facilidad de administración
7.9
12
7.9
39
Calidad del soporte
7.5
14
8.7
104
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
11
8.3
36
Dirección del producto (% positivo)
8.9
11
9.3
115
Características
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.4
102
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.6
70
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.9
96
No hay suficientes datos disponibles
7.2
82
No hay suficientes datos disponibles
8.8
96
No hay suficientes datos disponibles
9.2
95
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
9.0
69
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
9.1
93
No hay suficientes datos disponibles
9.0
88
No hay suficientes datos disponibles
8.8
86
No hay suficientes datos disponibles
9.4
95
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.7
64
No hay suficientes datos disponibles
9.2
67
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
80
No hay suficientes datos disponibles
8.7
89
No hay suficientes datos disponibles
9.0
89
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
11
No hay suficientes datos disponibles
7.7
11
No hay suficientes datos disponibles
8.0
11
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
8.7
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.0
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
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
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Google Cloud AutoML y TensorFlow está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Google Cloud AutoML está categorizado como Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
TensorFlow no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Google Cloud AutoML
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
TensorFlow
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
Investigación
13.6%
Tecnología de la Información y Servicios
13.6%
Software informático
9.1%
Desarrollo de programas
4.5%
Productos farmacéuticos
4.5%
Otro
54.5%
Software informático
27.9%
Tecnología de la Información y Servicios
20.2%
Investigación
7.8%
Seguridad informática y de redes
4.7%
Gestión de la educación
3.1%
Otro
36.4%
Principales Alternativas
Discusiones
Google Cloud AutoML no tiene discusiones con respuestas
¿Qué es TensorFlow y por qué se utiliza?
2 Comentarios
PS
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que te permite generar varios modelos de IA/ML/DL.Leer más
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