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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (51.3% des avis)
Petite entreprise (50.4% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
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 StudioTensorFlow
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Segments de marché
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En savoir plus sur TensorFlowRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que TensorFlow excelle dans le "Model Training" avec un score de 9,3, indiquant un cadre robuste pour développer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique. En revanche, IBM Watson Studio a un score inférieur de 8,3 dans ce domaine, ce qui suggère que bien qu'il soit capable, il peut ne pas être aussi efficace ou convivial pour l'entraînement de modèles.
- Les critiques mentionnent que TensorFlow offre une "Flexibilité du Cadre" supérieure avec un score de 9,5, permettant aux utilisateurs de travailler avec divers cadres de manière transparente. IBM Watson Studio, bien que toujours flexible, obtient un score de 8,8, ce qui peut limiter les utilisateurs qui nécessitent de nombreuses options de cadre.
- Les utilisateurs de G2 soulignent l'"Accès aux Sources de Données" de TensorFlow avec un score élevé de 9,3 pour la "Facilité de Connectivité des Données", ce qui facilite la connexion à diverses sources de données. En comparaison, IBM Watson Studio, bien que compétent, n'atteint pas ce niveau de connectivité, ce qui pourrait gêner les utilisateurs ayant besoin d'une intégration de données diversifiée.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'IBM Watson Studio brille dans la fonctionnalité "Glisser-Déposer", avec un score de 9,2, ce qui améliore l'expérience utilisateur pour ceux qui préfèrent une interface visuelle. TensorFlow, cependant, obtient un score inférieur de 7,8, indiquant que son interface peut ne pas être aussi intuitive pour les utilisateurs qui privilégient les fonctionnalités de glisser-déposer.
- Les critiques mentionnent que la "Scalabilité" de TensorFlow est notée à 9,0, en faisant un choix solide pour les utilisateurs cherchant à faire évoluer leurs applications efficacement. IBM Watson Studio, avec un score de 8,6, peut ne pas offrir le même niveau de scalabilité, ce qui pourrait être une préoccupation pour les entreprises anticipant une croissance.
- Les utilisateurs disent que les "Algorithmes Préconstruits" d'IBM Watson Studio obtiennent également un score de 9,2, en faisant une option solide pour les utilisateurs qui veulent des solutions prêtes à l'emploi. TensorFlow performe également bien dans ce domaine avec un score de 8,6, mais il peut nécessiter plus de personnalisation, ce qui pourrait être un inconvénient pour ceux qui recherchent des implémentations rapides.
IBM Watson Studio vs TensorFlow
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs les ont trouvées également faciles à utiliser. Cependant, TensorFlow est plus facile à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire affaire avec TensorFlow dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que TensorFlow répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Watson Studio.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que TensorFlow est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de TensorFlow à IBM Watson Studio.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
IBM Watson Studio
Aucun tarif disponibleTensorFlow
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
IBM Watson Studio
Aucune information sur l'essai disponibleTensorFlow
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.3
121
9.2
117
Facilité d’utilisation
8.0
122
8.0
120
Facilité d’installation
7.6
100
8.3
98
Facilité d’administration
7.8
95
7.9
39
Qualité du service client
8.2
113
8.7
104
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.0
94
8.3
36
Orientation du produit (% positif)
8.5
115
9.3
115
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
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
déploiement
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
management
9.3
7
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
Opérations
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
management
9.5
7
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
8.8
7
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
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.7
41
8.4
102
Système
9.0
12
8.6
70
Développement de modèles
8.5
33
8.9
96
8.8
34
7.2
82
8.5
35
8.8
96
8.3
36
9.2
95
Développement de modèles
9.4
13
9.0
69
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
27
9.1
93
8.5
34
9.0
88
Fonction non disponible
8.8
86
8.6
28
9.4
95
Services d’apprentissage automatique/profond
8.9
12
8.7
64
9.0
12
9.2
67
déploiement
8.5
32
8.5
80
8.6
33
8.7
89
8.6
30
9.0
89
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.0
11
Pas assez de données disponibles
7.7
11
Pas assez de données disponibles
8.0
11
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
7.0
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
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
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 StudioetTensorFlow est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
IBM Watson Studio est catégorisé comme Analyse de texteetAnalytique PrédictiveetPlateformes MLOpsetPréparation des données
TensorFlow n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
IBM Watson Studio
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
TensorFlow
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
27.9%
Technologies et services d’information
20.2%
Recherche
7.8%
Sécurité informatique et réseau
4.7%
Gestion de l’éducation
3.1%
Autre
36.4%
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Qu'est-ce que TensorFlow et pourquoi est-il utilisé ?
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