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Vertex AI
Calificación Estelar
(593)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
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Pros & Cons
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Aprende más sobre Vertex AIscikit-learn
Calificación Estelar
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Aprende más sobre scikit-learnResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI sobresale en Alta Disponibilidad de IA con una puntuación de 9.2, lo que los revisores mencionan asegura un rendimiento y fiabilidad consistentes para aplicaciones a nivel de producción. En contraste, scikit-learn, aunque fuerte en el entrenamiento de modelos, no ofrece el mismo nivel de soporte de infraestructura, lo que lleva a posibles tiempos de inactividad durante operaciones críticas.
- Los revisores mencionan que scikit-learn brilla en su facilidad de uso, obteniendo una puntuación de 9.6 en esta área, convirtiéndolo en un favorito entre los científicos de datos para prototipos rápidos y experimentación. Vertex AI, con una puntuación de 8.3, se percibe como más complejo, lo que puede requerir una curva de aprendizaje más pronunciada para los nuevos usuarios.
- Los usuarios en G2 destacan que las capacidades de integración de Vertex AI, particularmente con la Integración de Pipeline de Datos de IA, obtienen una puntuación de 8.2, permitiendo un flujo de datos sin problemas a través de varias plataformas. En comparación, las opciones de integración de scikit-learn son más limitadas, lo que puede obstaculizar a los usuarios que buscan una solución integral.
- Los revisores mencionan que los algoritmos preconstruidos y las capacidades de ingeniería de características de scikit-learn, ambos con una puntuación de 8.4, proporcionan a los usuarios un conjunto de herramientas robusto para tareas de aprendizaje automático. Vertex AI, aunque ofrece herramientas poderosas, no iguala la amplitud de opciones preconstruidas disponibles en scikit-learn, lo que puede ser un factor decisivo para los usuarios enfocados en el desarrollo rápido.
- Los usuarios de G2 informan que el Costo por Llamada API de IA de Vertex AI está calificado en 8.0, lo que algunos consideran un inconveniente en términos de gestión de presupuesto para proyectos extensos. En contraste, scikit-learn, al ser una biblioteca de código abierto, no incurre en costos directos, lo que la convierte en una opción más económica para startups y pequeñas empresas.
- Los usuarios dicen que el soporte comunitario de scikit-learn es robusto, con muchos recursos disponibles para la resolución de problemas y el aprendizaje, contribuyendo a su alta calificación de 4.8 en G2. Vertex AI, aunque tiene buen soporte, no tiene el mismo nivel de compromiso comunitario, lo que puede ser una desventaja para los usuarios que buscan asistencia de pares.
Vertex AI vs scikit-learn
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que scikit-learn es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con scikit-learn en general.
- Los revisores consideraron que scikit-learn satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que scikit-learn es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de scikit-learn sobre Vertex AI.
Precios
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Vertex AI
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- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
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- Integración de extremo a extremo para datos e IA
scikit-learn
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Vertex AI
Prueba Gratuita Disponible
scikit-learn
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
359
9.6
52
Facilidad de uso
8.2
368
9.6
52
Facilidad de configuración
8.1
291
9.6
40
Facilidad de administración
7.9
142
9.4
39
Calidad del soporte
8.1
335
9.4
48
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.2
136
9.2
35
Dirección del producto (% positivo)
9.2
353
9.3
52
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
8.3
79
No hay suficientes datos
Despliegue
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.1
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.8
70
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.4
73
No hay suficientes datos disponibles
8.3
72
No hay suficientes datos disponibles
8.4
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.7
69
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
69
No hay suficientes datos disponibles
8.0
69
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
8.2
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
70
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
8.1
68
No hay suficientes datos disponibles
8.4
69
No hay suficientes datos disponibles
8.3
68
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
8.2
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.2
214
No hay suficientes datos
Sistema
8.2
170
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.5
202
No hay suficientes datos disponibles
7.9
179
No hay suficientes datos disponibles
8.4
200
No hay suficientes datos disponibles
8.5
202
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.3
165
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.2
200
No hay suficientes datos disponibles
8.4
196
No hay suficientes datos disponibles
8.2
195
No hay suficientes datos disponibles
8.2
178
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.5
165
No hay suficientes datos disponibles
8.5
163
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.2
193
No hay suficientes datos disponibles
8.3
194
No hay suficientes datos disponibles
8.5
193
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
8.3
102
No hay suficientes datos disponibles
8.3
102
No hay suficientes datos disponibles
8.1
103
No hay suficientes datos disponibles
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
8.1
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
No hay suficientes datos disponibles
8.5
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.0
34
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
8.4
29
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
7.8
28
No hay suficientes datos disponibles
7.9
28
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
8.4
28
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
8.5
69
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
8.5
67
No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - Aprendizaje automático
8.5
66
No hay suficientes datos disponibles
8.3
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
9.0
23
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.8
23
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.8
23
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
9.3
23
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.1
23
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.2
22
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
9.1
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.0
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.8
22
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.1
23
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.9
23
No hay suficientes datos disponibles
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
7.9
27
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
8.5
27
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
No hay suficientes datos disponibles
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
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
No hay suficientes datos disponibles
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
Integración - Constructores de Agentes de IA
8.7
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
7.5
27
No hay suficientes datos disponibles
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
Vertex AI y scikit-learn está categorizado como Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
scikit-learn no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Vertex AI
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
scikit-learn
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
17.7%
Tecnología de la Información y Servicios
13.9%
Servicios financieros
7.0%
venta al por menor
3.8%
Hospital y atención médica
3.4%
Otro
54.2%
Software informático
35.6%
Tecnología de la Información y Servicios
16.9%
Educación Superior
10.2%
Seguridad informática y de redes
6.8%
Hospital y atención médica
5.1%
Otro
25.4%
Principales Alternativas
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