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MATLAB
Note
(760)4.5 sur 5
Segments de marché
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle dans ses capacités de Génération de Texte par IA, obtenant une note de 8,3, tandis que MATLAB est légèrement en retrait avec 8,0. Les critiques mentionnent que l'intégration de Vertex AI avec Google Cloud améliore ses fonctionnalités de génération de texte, en faisant un choix privilégié pour ceux qui se concentrent sur les tâches de langage naturel.
- Les critiques mentionnent que MATLAB brille dans les Algorithmes Préconstruits, atteignant une note de 9,0 par rapport aux 8,4 de Vertex AI. Les utilisateurs apprécient la vaste bibliothèque d'algorithmes de MATLAB, qui simplifie le processus de mise en œuvre de modèles complexes, en particulier dans les milieux académiques et d'entreprise.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que les fonctionnalités de Collecte et Traitement des Données de Vertex AI sont robustes, avec une note de 8,2, mais MATLAB le surpasse légèrement avec une note de 8,5. Les critiques disent que les capacités de gestion des données de MATLAB sont particulièrement bénéfiques pour les utilisateurs traitant de grands ensembles de données dans des applications d'ingénierie.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que les deux produits sont comparables en Compréhension du Langage Naturel, avec une note de 8,5 chacun. Cependant, les critiques mentionnent que l'intégration de Vertex AI avec d'autres services Google offre une expérience plus fluide pour les utilisateurs déjà intégrés dans l'écosystème Google.
- Les utilisateurs disent que la Facilité d'Installation de MATLAB est supérieure, avec une note de 8,6 par rapport aux 8,1 de Vertex AI. Les critiques mentionnent que le processus d'installation de MATLAB est simple, le rendant plus accessible pour les nouveaux utilisateurs, surtout dans les environnements d'entreprise.
- Les critiques mentionnent que la Direction du Produit de Vertex AI est prometteuse, avec une note de 9,2, indiquant un fort engagement envers l'innovation. En revanche, la note de 8,8 de MATLAB suggère une approche plus stable mais moins agressive en matière de nouvelles fonctionnalités, ce qui peut séduire les utilisateurs recherchant la fiabilité plutôt que le changement rapide.
MATLAB vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé MATLAB plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec MATLAB dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que MATLAB répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que MATLAB 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 MATLAB.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
MATLAB
Aucun tarif disponibleVertex AI
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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
MATLAB
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.0
666
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.3
675
8.2
368
Facilité d’installation
8.6
77
8.1
291
Facilité d’administration
8.4
41
7.9
141
Qualité du service client
8.6
619
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.4
38
8.2
135
Orientation du produit (% positif)
8.8
664
9.2
353
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.1
74
Pas assez de données disponibles
8.3
74
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.8
70
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
73
Pas assez de données disponibles
8.3
72
Pas assez de données disponibles
8.4
71
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.7
69
management
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.5
69
Pas assez de données disponibles
8.0
69
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.2
69
Pas assez de données disponibles
8.4
70
Pas assez de données disponibles
8.3
70
management
Pas assez de données disponibles
8.1
68
Pas assez de données disponibles
8.4
69
Pas assez de données disponibles
8.3
68
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Conception
8.4
147
Pas assez de données disponibles
8.2
164
Pas assez de données disponibles
8.1
166
Pas assez de données disponibles
8.0
141
Pas assez de données disponibles
Outils
8.4
127
Pas assez de données disponibles
8.5
150
Pas assez de données disponibles
8.4
132
Pas assez de données disponibles
Travail
8.8
159
Pas assez de données disponibles
8.9
161
Pas assez de données disponibles
8.7
145
Pas assez de données disponibles
8.3
135
Pas assez de données disponibles
8.4
141
Pas assez de données disponibles
l'environnement
8.4
163
Pas assez de données disponibles
8.7
162
Pas assez de données disponibles
8.4
138
Pas assez de données disponibles
8.8
177
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
115
8.2
214
Système
8.5
74
8.2
170
Développement de modèles
8.5
96
8.4
202
8.6
94
7.9
179
9.0
102
8.4
200
8.6
98
8.5
202
Développement de modèles
8.7
79
8.2
165
Services d’apprentissage automatique/profond
8.8
88
8.2
200
8.3
78
8.4
196
8.2
76
8.2
195
8.6
90
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
69
8.5
165
8.7
77
8.4
163
déploiement
8.4
82
8.2
193
8.7
92
8.3
194
8.4
93
8.5
193
IA générative
8.0
14
8.3
102
8.3
14
8.2
102
7.5
14
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
8.7
10
8.1
34
8.7
10
7.8
34
7.8
10
7.7
34
9.0
10
7.8
34
7.8
10
8.4
34
7.7
10
7.8
34
8.0
10
7.9
34
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
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
22
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
22
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Pas assez de données disponibles
8.8
21
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
22
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
Transformation des données
8.7
73
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
45
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Connectivité
8.3
47
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
50
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.4
60
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.3
52
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Opérations
9.1
73
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.9
68
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.8
60
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.8
36
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
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
Plate-forme
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
Catégories
Catégories
Catégories partagées
MATLABetVertex AI est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
MATLAB est catégorisé comme Analyse des Big DataetSimulation & CAO
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
MATLAB
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
enseignement
15.6%
Recherche
12.9%
Logiciels informatiques
6.9%
Génie mécanique ou industriel
6.8%
Gestion de l’éducation
6.2%
Autre
51.6%
Logiciels informatiques
17.5%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.4%
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