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Entreprise (51.3% des avis)
Petite entreprise (41.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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IBM Watson Studio
Note
(164)4.2 sur 5
Segments de marché
Entreprise (51.3% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur IBM Watson StudioVertex AI
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(593)4.3 sur 5
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En savoir plus sur Vertex AIRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle dans la « Facilité de connectivité des données » avec un score de 9,3, ce qui facilite la connexion de diverses sources de données par rapport à IBM Watson Studio, qui a obtenu un score de 8,8. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises cherchant à intégrer divers ensembles de données de manière transparente.
- Les critiques mentionnent qu'IBM Watson Studio brille dans la « Facilité de déploiement », atteignant un score remarquable de 9,8, tandis que Vertex AI a obtenu un score de 8,4. Les utilisateurs apprécient le processus de déploiement simplifié dans Watson Studio, ce qui est crucial pour les entreprises ayant besoin d'une mise en œuvre rapide.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Vertex AI offre des capacités « Sans code » supérieures avec un score de 9,7, permettant aux utilisateurs sans compétences en programmation de créer facilement des modèles. En revanche, les fonctionnalités sans code d'IBM Watson Studio sont moins mises en avant, ce qui peut limiter l'accessibilité pour les utilisateurs non techniques.
- Les critiques disent que les capacités de « Formation de modèles » d'IBM Watson Studio sont robustes, avec un score de 9,0, comparé à 8,5 pour Vertex AI. Les utilisateurs apprécient le support étendu pour divers algorithmes et méthodes de formation dans Watson Studio, ce qui en fait un choix privilégié pour les data scientists.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les fonctionnalités de « Qualité et nettoyage des données » de Vertex AI sont très bien notées à 9,2, ce qui est essentiel pour garantir une analyse de données précise. En comparaison, le score d'IBM Watson Studio dans ce domaine est légèrement inférieur, indiquant que Vertex AI peut offrir une solution plus complète pour la préparation des données.
- Les critiques mentionnent que les capacités de « Surveillance » d'IBM Watson Studio sont exceptionnelles, avec un score de 9,8, ce qui est crucial pour l'évaluation continue des performances des modèles. Vertex AI, bien que compétent, a obtenu un score de 8,6, suggérant que Watson Studio peut offrir des outils plus avancés pour suivre l'efficacité des modèles au fil du temps.
IBM Watson Studio vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Vertex AI plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec Vertex AI dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Vertex AI répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Watson Studio.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que IBM Watson Studio est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Vertex AI à IBM Watson Studio.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
IBM Watson Studio
Aucun tarif disponibleVertex AI
Try Vertex AI Free
Payer au fur et à mesure
Par mois
Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Essai gratuit
IBM Watson Studio
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.3
121
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.0
122
8.2
368
Facilité d’installation
7.6
100
8.1
291
Facilité d’administration
7.8
95
7.9
142
Qualité du service client
8.2
113
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.0
94
8.2
136
Orientation du produit (% positif)
8.5
115
9.2
353
Fonctionnalités
Préparation des donnéesMasquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
9.2
14
Pas assez de données
Accès aux sources de données
9.0
13
Pas assez de données disponibles
9.3
12
Pas assez de données disponibles
9.2
14
Pas assez de données disponibles
Interaction des données
9.0
14
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.4
12
Pas assez de données disponibles
9.1
13
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
13
Pas assez de données disponibles
9.1
13
Pas assez de données disponibles
9.6
12
Pas assez de données disponibles
Exportation de données
9.4
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.8
8
8.3
73
9.2
8
8.1
74
9.0
8
8.3
74
9.4
8
8.3
70
8.8
8
8.8
70
déploiement
9.0
8
8.4
73
8.8
8
8.3
72
8.8
8
8.4
71
9.4
8
8.5
71
9.2
8
8.7
69
management
9.3
7
8.3
70
9.6
8
8.5
69
9.0
7
8.0
69
9.0
8
8.1
69
Opérations
9.0
8
8.2
69
9.0
8
8.4
70
9.3
7
8.3
70
management
9.5
7
8.1
68
9.4
8
8.4
69
8.8
7
8.3
68
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.7
41
8.2
214
Système
9.0
12
8.2
170
Développement de modèles
8.5
33
8.5
202
8.8
34
7.9
179
8.5
35
8.4
200
8.3
36
8.5
202
Développement de modèles
9.4
13
8.3
165
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
27
8.2
200
8.5
34
8.4
196
Fonction non disponible
8.2
195
8.6
28
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
8.9
12
8.5
165
9.0
12
8.5
163
déploiement
8.5
32
8.2
193
8.6
33
8.3
194
8.6
30
8.5
193
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.0
34
Configuration
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
9.7
6
Pas assez de données disponibles
Données
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
Analyse
9.7
6
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
Personnalisation
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
9.2
6
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
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.4
29
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
69
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
67
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.0
23
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.3
23
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
8.7
22
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
23
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
7.9
27
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.5
27
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.1
27
Pas assez de données disponibles
7.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Pas assez de données disponibles
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
7.5
27
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
Outil statistique
8.0
14
Pas assez de données disponibles
8.4
15
Pas assez de données disponibles
8.1
15
Pas assez de données disponibles
Analyse des données
8.7
15
Pas assez de données disponibles
9.0
14
Pas assez de données disponibles
Prise de décision
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.6
15
Pas assez de données disponibles
8.3
13
Pas assez de données disponibles
8.7
14
Pas assez de données disponibles
IA générative
9.3
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
IBM Watson StudioetVertex AI est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetPlateformes MLOps
Catégories uniques
IBM Watson Studio est catégorisé comme Analyse de texteetAnalytique PrédictiveetPréparation des données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
IBM Watson Studio
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Vertex AI
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
Technologies et services d’information
15.8%
Logiciels informatiques
13.3%
Télécommunications
8.2%
Bancaire
7.6%
Gestion de l’éducation
5.7%
Autre
49.4%
Logiciels informatiques
17.7%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Meilleures alternatives
Discussions
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À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?
2 commentaires
KS
Google Cloud AI Platform nous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique, qui fonctionnent sur tout type et toute taille de données.Lire la suite
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JP
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What is Google AI platform?
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ZM
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