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En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (87.5% des avis)
Petite entreprise (45.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
$30 per month
Aucun tarif disponible
BigML
Note
(24)4.7 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (87.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
$30 per month
Parcourir tous les plans tarifaires 3Google Cloud AutoML
Note
(22)4.1 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (45.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Google Cloud AutoMLRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que BigML excelle en termes de facilité d'installation avec un score de 9,2, tandis que Google Cloud AutoML est en retrait avec un score de 7,3, faisant de BigML une option plus conviviale pour ceux qui débutent dans l'apprentissage automatique.
- Les critiques mentionnent que la qualité du support de BigML est très bien notée à 9,5, comparée à celle de Google Cloud AutoML à 7,6, indiquant que les utilisateurs peuvent trouver une assistance et des ressources plus fiables en utilisant BigML.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la forte performance de BigML en matière d'ingestion et de manipulation de données, ce qui est crucial pour la préparation des ensembles de données, tandis que les capacités de Google Cloud AutoML dans ce domaine sont moins mises en avant, entraînant des défis potentiels pour les utilisateurs ayant besoin d'outils de préparation de données robustes.
- Les utilisateurs sur G2 apprécient l'interface glisser-déposer de BigML, qui simplifie le développement de modèles, alors que l'interface de Google Cloud AutoML est signalée comme étant moins intuitive, rendant plus difficile la navigation et l'utilisation efficace pour les utilisateurs.
- Les critiques disent que les algorithmes préconstruits de BigML sont un avantage significatif, permettant aux utilisateurs de mettre en œuvre rapidement des solutions, tandis que les offres de Google Cloud AutoML dans ce domaine sont perçues comme plus limitées, ce qui peut ralentir le processus de développement.
- Les utilisateurs rapportent que l'accent mis par BigML sur les petites entreprises, avec 87,5 % des critiques provenant de ce segment, en fait une solution adaptée aux petites organisations, tandis que Google Cloud AutoML, avec seulement 40,9 % des critiques provenant de petites entreprises, peut ne pas répondre aussi efficacement à leurs besoins spécifiques.
BigML vs Google Cloud AutoML
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé BigML plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec BigML dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que BigML répond mieux aux besoins de leur entreprise que Google Cloud AutoML.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que BigML est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de BigML à Google Cloud AutoML.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
BigML
STANDARD
$30
per month
- TÂCHES ILLIMITÉES
- TAILLE MAX. DE LA TÂCHE : 64 Mo
- TÂCHES PARALLÈLES MAX. : 2
Google Cloud AutoML
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
BigML
Aucune information sur l'essai disponibleGoogle Cloud AutoML
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.2
24
8.6
14
Facilité d’utilisation
9.0
24
8.6
14
Facilité d’installation
9.2
22
7.4
11
Facilité d’administration
9.3
22
7.9
12
Qualité du service client
9.5
22
7.5
14
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.1
22
8.3
11
Orientation du produit (% positif)
9.5
24
8.9
11
Fonctionnalités
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Système
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Analytique PrédictiveMasquer 11 fonctionnalitésAfficher 11 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Outil statistique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
BigMLetGoogle Cloud AutoML est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Catégories uniques
BigML est catégorisé comme Analytique Prédictive
Google Cloud AutoML n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
BigML
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Google Cloud AutoML
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
83.3%
Conseil en gestion
4.2%
Commerce international et développement
4.2%
Fabrication électrique/électronique
4.2%
Modes alternatifs de règlement des différends
4.2%
Autre
0.0%
Recherche
13.6%
Technologies et services d’information
13.6%
Logiciels informatiques
9.1%
Élaboration de programmes
4.5%
Pharmaceuticals
4.5%
Autre
54.5%
Meilleures alternatives
Discussions
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