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Comparar Posit y TensorFlow 
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Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% de las reseñas)
Pequeña empresa (50.8% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
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Posit
Calificación Estelar
(562)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% de las reseñas)
Pros & Cons
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre PositTensorFlow
Calificación Estelar
(135)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (50.8% de las reseñas)
Pros & Cons
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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 Posit sobresale en la ingestión y manipulación de datos con una puntuación de 9.1, mientras que TensorFlow, con una puntuación de 8.6, se destaca por tener un proceso de configuración más complejo para la preparación de datos. Los revisores mencionan que la interfaz amigable de Posit simplifica significativamente el proceso de manipulación de datos.
- Los revisores mencionan que TensorFlow brilla en capacidades de aprendizaje automático, particularmente en redes neuronales artificiales, donde obtuvo una puntuación de 9.3 en comparación con el 7.6 de Posit. Los usuarios en G2 destacan la extensa biblioteca de algoritmos preconstruidos de TensorFlow como una gran ventaja para proyectos de aprendizaje profundo.
- Los usuarios dicen que Posit ofrece una mejor facilidad de uso con una puntuación de 8.3, mientras que la puntuación de 7.6 de TensorFlow indica una curva de aprendizaje más pronunciada. Los revisores mencionan que el diseño intuitivo de Posit lo hace más accesible para principiantes en ciencia de datos.
- Los usuarios de G2 informan que TensorFlow tiene un soporte superior para el procesamiento de lenguaje natural, con una puntuación de 9.0 en comparación con el 8.5 de Posit. Los usuarios destacan las características robustas de TensorFlow para el análisis y generación de texto como un diferenciador clave para tareas de PLN.
- Los revisores mencionan que Posit proporciona un entorno más colaborativo con una puntuación de colaboración de 8.1, mientras que la puntuación de 7.6 de TensorFlow sugiere que puede carecer de algunas características colaborativas. Los usuarios aprecian el enfoque de Posit en el trabajo en equipo y la facilidad para compartir ideas entre los usuarios.
- Los usuarios en G2 informan que la escalabilidad de TensorFlow es impresionante, con una puntuación de 9.1, en comparación con el 8.6 de Posit. Los revisores mencionan que la arquitectura de TensorFlow está diseñada para manejar grandes conjuntos de datos y modelos complejos de manera eficiente, lo que lo convierte en una opción preferida para aplicaciones a nivel empresarial.
Posit vs TensorFlow
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Posit es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Posit.
- Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Posit.
- 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 Posit.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Posit
No hay precios disponiblesTensorFlow
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Posit
Prueba Gratuita Disponible
TensorFlow
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.1
496
9.2
118
Facilidad de uso
8.3
496
8.0
121
Facilidad de configuración
8.8
106
8.3
99
Facilidad de administración
8.3
90
7.9
39
Calidad del soporte
8.1
403
8.7
105
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.5
81
8.3
36
Dirección del producto (% positivo)
8.5
488
9.3
115
Características
Análisis EstadísticoOcultar 12 característicasMostrar 12 características
9.0
90
No hay suficientes datos
Administración
8.7
76
No hay suficientes datos disponibles
9.2
82
No hay suficientes datos disponibles
8.2
76
No hay suficientes datos disponibles
Capacidades
9.0
89
No hay suficientes datos disponibles
8.9
67
No hay suficientes datos disponibles
8.9
55
No hay suficientes datos disponibles
8.8
59
No hay suficientes datos disponibles
Metodología
9.1
77
No hay suficientes datos disponibles
9.5
85
No hay suficientes datos disponibles
9.3
82
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
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.6
29
8.4
103
Sistema
9.1
25
8.6
70
Desarrollo de modelos
8.8
19
8.9
96
7.8
21
7.2
82
8.3
21
8.8
96
9.0
21
9.2
95
Desarrollo de modelos
9.0
20
9.0
69
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.6
15
9.1
93
8.5
14
9.0
88
8.7
13
8.8
86
7.6
17
9.4
96
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.6
17
8.7
64
9.1
18
9.2
68
Despliegue
8.4
19
8.5
80
8.9
18
8.7
89
8.7
19
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
Procesamiento y Distribución de Grandes DatosOcultar 10 característicasMostrar 10 características
8.5
11
No hay suficientes datos
base de datos
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
Integraciones
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
Plataforma
7.9
8
No hay suficientes datos disponibles
8.7
10
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
Tratamiento
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.1
8
No hay suficientes datos disponibles
Grandes DatosOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Creación de informes
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
Plataforma
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
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
Posit y TensorFlow está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Posit está categorizado como Análisis Estadístico y Procesamiento y Distribución de Grandes Datos
TensorFlow no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Posit
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
Educación Superior
19.1%
Tecnología de la Información y Servicios
12.6%
Investigación
11.2%
Software informático
8.7%
Gestión de la educación
5.6%
Otro
42.8%
Software informático
27.7%
Tecnología de la Información y Servicios
20.0%
Investigación
7.7%
Seguridad informática y de redes
4.6%
Educación Superior
3.1%
Otro
36.9%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Podemos guardar nuestro progreso si no guardamos un proyecto?
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SL
Hay muchas maneras de guardar resultados mientras se ejecuta un script de R, un ejemplo es la función saveRDS de R.
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¿Cuál es la mejor manera de ejecutar código R dentro de una rutina VBA?
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Me encontré con el mismo tipo de problemas. Luego descubrí PowerBI. Con PowerBI, y la ayuda de PowerQuery, me estoy deshaciendo de todos los motores de VbA...Leer más
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¿Qué es TensorFlow y por qué se utiliza?
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PS
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que te permite generar varios modelos de IA/ML/DL.Leer más
TensorFlow no tiene más discusiones con respuestas
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