Confronta BigML e Gemini Enterprise Agent Platform 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
$30 per month
Paga a consumo Al mese
BigML
Valutazione a Stelle
(24)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Pro e contro
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
$30 per month
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Gemini Enterprise Agent Platform
Valutazione a Stelle
(653)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.3% delle recensioni)
Pro e contro
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Scopri di più su Gemini Enterprise Agent PlatformRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che BigML eccelle nell'esperienza utente, in particolare per le piccole imprese, con molti che lodano la sua interfaccia intuitiva e la facilità d'uso. Gli utenti apprezzano il supporto per vari algoritmi di ML e formati di dati, rendendolo uno strumento versatile per la classificazione e la pre-elaborazione dei dati.
- Gli utenti dicono che Vertex AI si distingue per la gestione completa del ciclo di vita del machine learning. I revisori evidenziano la sua capacità di centralizzare flussi di lavoro complessi, riducendo significativamente lo sforzo richiesto per costruire, addestrare e distribuire modelli, rendendolo una scelta forte per i team che gestiscono progetti intricati.
- Secondo le recensioni verificate, il processo di implementazione di BigML è particolarmente rapido e semplice, con gli utenti che menzionano l'efficace esperienza di onboarding. Questa facilità di configurazione è particolarmente vantaggiosa per chi è nuovo al machine learning, permettendo di iniziare senza una conoscenza tecnica approfondita.
- I revisori menzionano che l'integrazione di Vertex AI con Google Cloud è un grande vantaggio, fornendo accesso senza soluzione di continuità a una vasta gamma di strumenti e risorse. Questa integrazione semplifica la preparazione dei dati e il monitoraggio dei modelli, un vantaggio significativo per le organizzazioni già investite nell'ecosistema Google.
- I revisori di G2 evidenziano l'eccezionale supporto clienti di BigML, con molti utenti che notano la reattività e l'utilità del team di supporto. Questo livello di assistenza è cruciale per le piccole imprese che potrebbero non avere risorse dedicate alla data science, garantendo che possano utilizzare efficacemente la piattaforma.
- Gli utenti riportano che mentre Vertex AI offre una piattaforma robusta, alcuni la trovano meno user-friendly rispetto a BigML, in particolare per coloro che non hanno molta esperienza nel machine learning. La complessità delle sue funzionalità può essere opprimente, il che può ostacolare l'adozione per team o aziende più piccoli.
BigML vs Gemini Enterprise Agent Platform
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato BigML più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con BigML nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che BigML soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Gemini Enterprise Agent Platform.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che BigML sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di BigML rispetto a Gemini Enterprise Agent Platform.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
BigML
STANDARD
$30
per month
- COMPITI ILLIMITATI
- DIMENSIONE MASSIMA DEL COMPITO: 64 MB
- COMPITI PARALLELI MASSIMI: 2
Gemini Enterprise Agent Platform
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
BigML
Nessuna informazione sulla prova disponibileGemini Enterprise Agent Platform
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
24
8.6
388
Facilità d'uso
9.0
24
8.1
399
Facilità di configurazione
9.2
22
8.1
321
Facilità di amministrazione
9.3
22
7.9
150
Qualità del supporto
9.5
22
8.1
364
Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?
9.1
22
8.3
144
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
24
9.2
382
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
249
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
206
Dati insufficienti
7.8
179
Dati insufficienti
8.4
204
Dati insufficienti
8.5
206
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
164
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
201
Dati insufficienti
8.5
200
Dati insufficienti
8.2
197
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
164
Dati insufficienti
8.5
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
210
Dati insufficienti
8.3
200
Dati insufficienti
8.6
205
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.3
103
Dati insufficienti
8.2
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.6
36
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.4
33
Dati insufficienti
7.6
33
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
64
Dati insufficienti
8.3
63
Dati insufficienti
8.8
64
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prendere decisioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
BigML e Gemini Enterprise Agent Platform sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
BigML è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Gemini Enterprise Agent Platform è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, e Costruttori di Agenti AI
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
BigML
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Gemini Enterprise Agent Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Software per computer
83.3%
Consulenza di gestione
4.2%
Commercio Internazionale e Sviluppo
4.2%
Produzione Elettrica/Elettronica
4.2%
Risoluzione alternativa delle controversie
4.2%
Altro
0.0%
Software per computer
17.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.3%
Alternative
Discussioni
BigML non ha discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
3 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Commenti
SA
Google Cloud ML Engine supporta molte librerie software, tra cui TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, ecc....Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
2 Commenti
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
I tuoi approfondimenti su software e servizi sono preziosi.
I tuoi colleghi si rivolgono a G2 per dare un'occhiata a e ad altre soluzioni aziendali. Aggiungere una prospettiva su aiuterà gli altri a scegliere la soluzione giusta basata sull'esperienza reale degli utenti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
