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Confronta BigML e Vertex AI 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% 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)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
$30 per month
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Vertex AI
Valutazione a Stelle
(592)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Prova gratuita disponibile
Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che BigML eccelle in "Qualità del Supporto" con un punteggio di 9.5, indicando che gli utenti trovano il team di supporto molto reattivo e utile, mentre il punteggio di Vertex AI di 8.2 suggerisce margini di miglioramento in quest'area.
- I recensori menzionano che la "Facilità d'Uso" di BigML è valutata a 9.0, rendendolo più user-friendly per le piccole imprese, mentre il punteggio di Vertex AI di 8.3 indica una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano la "Facilità di Configurazione" di BigML con un punteggio di 9.2, il che suggerisce un processo di onboarding semplice, rispetto al punteggio di Vertex AI di 8.2, dove gli utenti segnalano un'esperienza di configurazione più complessa.
- Gli utenti su G2 notano che la "Scalabilità" di BigML è valutata a 8.9, il che è vantaggioso per le aziende in crescita, mentre il punteggio di Vertex AI di 8.7 mostra che è anche scalabile ma potrebbe non eguagliare la flessibilità offerta da BigML.
- I recensori menzionano che il punteggio di "Direzione del Prodotto" di BigML di 9.5 riflette un forte impegno per l'innovazione e il feedback degli utenti, mentre il punteggio di Vertex AI di 9.1, sebbene positivo, indica un entusiasmo leggermente inferiore da parte degli utenti riguardo agli sviluppi futuri.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di "Ingestione e Manipolazione dei Dati" di BigML sono valutate a 8.3, che alcuni trovano intuitive, mentre il punteggio simile di Vertex AI di 8.3 suggerisce capacità comparabili, ma gli utenti segnalano che l'interfaccia di BigML è più accessibile per gli utenti non tecnici.
BigML vs Vertex AI
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 Vertex AI.
- 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 Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
BigML
STANDARD
$30
per month
- COMPITI ILLIMITATI
- DIMENSIONE MASSIMA DEL COMPITO: 64 MB
- COMPITI PARALLELI MASSIMI: 2
Vertex AI
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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 disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
24
8.6
359
Facilità d'uso
9.0
24
8.2
368
Facilità di installazione
9.2
22
8.1
291
Facilità di amministrazione
9.3
22
7.9
141
Qualità del supporto
9.5
22
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
9.1
22
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
24
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
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
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
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
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
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 Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
BigML è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
BigML
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
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
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
BigML non ha discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 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?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
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
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