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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (48.6% des avis)
Petite entreprise (50.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Posit
Note
(562)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (48.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur PositTensorFlow
Note
(135)4.5 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (50.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur TensorFlowRésumé
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, tandis que TensorFlow, avec un score de 8,6, est noté pour avoir un processus de configuration plus complexe pour la préparation des données. Les critiques mentionnent que l'interface conviviale de Posit simplifie considérablement le processus de manipulation des données.
- Les critiques mentionnent que TensorFlow brille dans les capacités d'apprentissage automatique, en particulier dans les réseaux de neurones artificiels, où il a obtenu un score de 9,3 par rapport au 7,6 de Posit. Les utilisateurs sur G2 soulignent la vaste bibliothèque d'algorithmes préconstruits de TensorFlow comme un avantage majeur pour les projets d'apprentissage profond.
- Les utilisateurs disent que Posit offre une meilleure facilité d'utilisation avec un score de 8,3, tandis que le score de 7,6 de TensorFlow indique une courbe d'apprentissage plus raide. Les critiques mentionnent que le design intuitif de Posit le rend plus accessible pour les débutants en science des données.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que TensorFlow a un support supérieur pour le traitement du langage naturel, avec un score de 9,0 par rapport au 8,5 de Posit. Les utilisateurs soulignent les fonctionnalités robustes de TensorFlow pour l'analyse et la génération de texte comme un différenciateur clé pour les tâches de NLP.
- Les critiques mentionnent que Posit offre un environnement plus collaboratif avec un score de collaboration de 8,1, tandis que le score de 7,6 de TensorFlow suggère qu'il pourrait manquer de certaines fonctionnalités collaboratives. Les utilisateurs apprécient l'accent mis par Posit sur le travail d'équipe et le partage facile des idées entre les utilisateurs.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que l'évolutivité de TensorFlow est impressionnante, avec un score de 9,1, comparé au 8,6 de Posit. Les critiques mentionnent que l'architecture de TensorFlow est conçue pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des modèles complexes, ce qui en fait un choix privilégié pour les applications de niveau entreprise.
Posit vs TensorFlow
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 TensorFlow répond mieux aux besoins de leur entreprise que Posit.
- 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 Posit.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Posit
Aucun tarif disponibleTensorFlow
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Posit
Essai gratuit disponible
TensorFlow
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.1
496
9.2
118
Facilité d’utilisation
8.3
496
8.0
121
Facilité d’installation
8.8
106
8.3
99
Facilité d’administration
8.3
90
7.9
39
Qualité du service client
8.1
403
8.7
105
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
81
8.3
36
Orientation du produit (% positif)
8.5
488
9.3
115
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
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.6
29
8.4
103
Système
9.1
25
8.6
70
Développement de modèles
8.8
19
8.9
96
7.8
21
7.2
82
8.3
21
8.8
96
9.0
21
9.2
95
Développement de modèles
9.0
20
9.0
69
Services d’apprentissage automatique/profond
8.6
15
9.1
93
8.5
14
9.0
88
8.7
13
8.8
86
7.6
17
9.4
96
Services d’apprentissage automatique/profond
8.6
17
8.7
64
9.1
18
9.2
68
déploiement
8.4
19
8.5
80
8.9
18
8.7
89
8.7
19
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
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
PositetTensorFlow 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
TensorFlow n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Posit
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
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
27.7%
Technologies et services d’information
20.0%
Recherche
7.7%
Sécurité informatique et réseau
4.6%
enseignement
3.1%
Autre
36.9%
Meilleures alternatives
Discussions
Pouvons-nous sauvegarder notre processus si nous ne sauvegardons pas un projet ?
2 commentaires
SL
Il existe de nombreuses façons d'enregistrer les résultats lors de l'exécution d'un script R, un exemple est la fonction R saveRDS.
Pour des questions comme...Lire la suite
Quelle est la meilleure façon d'exécuter du code R dans une routine VBA ?
1 commentaire
PB
Je suis tombé sur le même genre de problèmes. Puis j'ai découvert PowerBI. Avec PowerBI, et l'aide de PowerQuery, je me débarrasse de tous les moteurs VbA...Lire la suite
Quel logiciel est utilisé pour la programmation R ?
1 commentaire
SH
RStudio est l'IDE le plus populaire pour exécuter des programmes R et dispose d'une licence gratuite. L'environnement logiciel officiel R est un...Lire la suite
Qu'est-ce que TensorFlow et pourquoi est-il utilisé ?
2 commentaires
PS
TensorFlow est une bibliothèque open-source qui vous permet de générer divers modèles d'IA/ML/DL.Lire la suite
TensorFlow n'a plus de discussions avec des réponses
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