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Posit
Note
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Segments de marché
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Pros & Cons
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Posit excelle dans l'ingestion et la manipulation de données avec un score de 9,1, ce qui facilite la préparation des données pour l'analyse. En revanche, Vertex AI a reçu un score inférieur de 8,3 dans ce domaine, indiquant que les utilisateurs peuvent le trouver moins efficace pour les tâches de préparation des données.
- Les critiques mentionnent que Posit offre des capacités de formation de modèles supérieures, avec un score de 9,1 par rapport à 8,5 pour Vertex AI. Les utilisateurs apprécient l'interface intuitive et les fonctionnalités robustes qui facilitent une formation efficace des modèles dans Posit.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que les fonctionnalités de visualisation des données de Posit sont très bien notées à 8,9, offrant aux utilisateurs des outils puissants pour créer des représentations visuelles perspicaces de leurs données. Vertex AI, bien que compétent, a obtenu un score légèrement inférieur de 8,5, suggérant que les utilisateurs peuvent trouver Posit plus efficace pour les besoins de visualisation.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Posit a une interface de rapports plus conviviale avec un score de 8,2, ce qui simplifie le processus de génération et de personnalisation des rapports. Les capacités de reporting de Vertex AI, bien que fonctionnelles, n'ont pas reçu le même niveau d'éloges.
- Les critiques mentionnent que Posit brille dans les fonctionnalités de collaboration, avec un score de 8,1, ce qui facilite le travail d'équipe et le partage d'informations entre les utilisateurs. En comparaison, les outils de collaboration de Vertex AI ont obtenu un score inférieur de 7,9, indiquant des limitations potentielles dans les fonctionnalités collaboratives.
- Les utilisateurs disent que les fonctionnalités de contrôle de la qualité de Posit sont robustes, avec un score de 8,7, ce qui aide à garantir l'intégrité et l'exactitude des données. Vertex AI, avec un score de 8,4, peut ne pas offrir le même niveau d'assurance pour les utilisateurs soucieux de maintenir des normes de données de haute qualité.
Posit vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Posit plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Posit dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Posit répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, Posit et Vertex AI fournissent des niveaux d'assistance similaires.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Vertex AI à Posit.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Posit
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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
Posit
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Vertex AI
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Évaluations
Répond aux exigences
9.1
496
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.3
496
8.2
368
Facilité d’installation
8.8
106
8.1
291
Facilité d’administration
8.3
90
7.9
141
Qualité du service client
8.1
403
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
81
8.2
135
Orientation du produit (% positif)
8.5
488
9.2
353
Fonctionnalités
Administration
8.7
76
Pas assez de données disponibles
9.2
82
Pas assez de données disponibles
8.2
76
Pas assez de données disponibles
Capacités
9.0
89
Pas assez de données disponibles
8.9
67
Pas assez de données disponibles
8.9
55
Pas assez de données disponibles
8.8
59
Pas assez de données disponibles
Méthodologie
9.1
77
Pas assez de données disponibles
9.5
85
Pas assez de données disponibles
9.3
82
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
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
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.6
29
8.2
214
Système
9.1
25
8.2
170
Développement de modèles
8.8
19
8.4
202
7.8
21
7.9
179
8.3
21
8.4
200
9.0
21
8.5
202
Développement de modèles
9.0
20
8.2
165
Services d’apprentissage automatique/profond
8.6
15
8.2
200
8.5
14
8.4
196
8.7
13
8.2
195
7.6
17
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
8.6
17
8.5
165
9.1
18
8.4
163
déploiement
8.4
19
8.2
193
8.9
18
8.3
194
8.7
19
8.5
193
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.2
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
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
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
8.9
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
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
8.5
11
Pas assez de données
base de données
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
Intégrations
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Pas assez de données disponibles
Plate-forme
7.9
8
Pas assez de données disponibles
8.7
10
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Pas assez de données disponibles
Traitement
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.1
8
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
PositetVertex AI est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Posit est catégorisé comme Analyse statistiqueetTraitement et distribution des grandes données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Posit
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
19.1%
Technologies et services d’information
12.6%
Recherche
11.2%
Logiciels informatiques
8.7%
Gestion de l’éducation
5.6%
Autre
42.8%
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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