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Confronta Clarifai e Microsoft Computer Vision API 
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Piccola Impresa (61.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (47.8% delle recensioni)
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Clarifai
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Scopri di più su Microsoft Computer Vision APIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che l'API Microsoft Computer Vision eccelle nel Rilevamento di Oggetti con un punteggio di 9.0, rendendola una scelta preferita per le applicazioni che richiedono un'identificazione precisa degli oggetti nelle immagini. Al contrario, Clarifai si comporta bene in quest'area ma ha un punteggio leggermente inferiore di 8.2, indicando che Microsoft potrebbe offrire una soluzione più robusta per gli utenti focalizzati sul riconoscimento degli oggetti.
- I revisori menzionano che Clarifai brilla negli Algoritmi Predefiniti, con un punteggio di 9.3, che consente agli utenti di implementare rapidamente soluzioni senza una personalizzazione estensiva. L'API Microsoft Computer Vision, sebbene ancora forte, ha un punteggio di 9.2, suggerendo che Clarifai potrebbe fornire una libreria più ampia di algoritmi pronti all'uso per un rapido dispiegamento.
- Gli utenti di G2 evidenziano che l'API Microsoft Computer Vision ha una Velocità di Inferenza AI superiore con un punteggio di 9.1, cruciale per le applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale. Clarifai, sebbene competitivo, ha un punteggio inferiore in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero sperimentare tempi di risposta più lenti utilizzando i suoi servizi.
- Gli utenti su G2 segnalano che Clarifai offre una migliore Facilità di Amministrazione con un punteggio di 8.7 rispetto all'8.3 dell'API Microsoft Computer Vision. Questo suggerisce che Clarifai potrebbe fornire un'esperienza amministrativa più user-friendly, facilitando la gestione dei progetti da parte dei team.
- I revisori menzionano che l'API Microsoft Computer Vision ha un forte focus sulla Qualità dei Dati, con un punteggio di 8.8, essenziale per garantire risultati accurati nei compiti di apprendimento automatico. Anche Clarifai si comporta bene in quest'area ma non raggiunge la qualità offerta da Microsoft, indicando un potenziale vantaggio per gli utenti che danno priorità all'integrità dei dati.
- Gli utenti dicono che entrambi i prodotti hanno una Qualità del Supporto comparabile, ciascuno con un punteggio di 8.3, ma alcuni utenti hanno notato che il supporto di Clarifai è leggermente più reattivo, il che può essere un fattore decisivo per le aziende che richiedono assistenza tempestiva.
Clarifai vs Microsoft Computer Vision API
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, Microsoft Computer Vision API è più facile da configurare, mentre i revisori hanno preferito l'amministrazione e la facilità di fare affari con Clarifai in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Microsoft Computer Vision API soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Clarifai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Microsoft Computer Vision API sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Computer Vision API rispetto a Clarifai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Clarifai
Clarifai Community
Gratuito
1000 operations
We offer a free version of our platform for our community to discover, develop and share models, workflows, and datasets.
- Access to 100s of models from Clarifai, Facebook, Google, Hugging Face, Microsoft, Princeton NLP, Salesforce
- Easy UI with a “drag-n-drop” workflow graph editor
- Access to community shared workflows, datasets, and apps
Microsoft Computer Vision API
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Clarifai
Prova gratuita disponibile
Microsoft Computer Vision API
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.2
58
8.5
38
Facilità d'uso
8.2
58
8.2
39
Facilità di installazione
7.7
35
8.2
38
Facilità di amministrazione
8.8
20
8.3
35
Qualità del supporto
8.1
49
8.3
33
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
18
8.3
35
Direzione del prodotto (% positivo)
7.8
53
7.9
38
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.5
18
Dati insufficienti
Sistema
8.4
17
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.7
18
Dati insufficienti
7.8
18
Dati insufficienti
9.2
18
Dati insufficienti
8.4
18
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.8
15
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
18
Dati insufficienti
9.1
16
Dati insufficienti
8.4
16
Dati insufficienti
8.4
17
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.8
16
Dati insufficienti
8.5
16
Dati insufficienti
Distribuzione
8.2
17
Dati insufficienti
8.0
17
Dati insufficienti
8.0
15
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Qualità
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
13
Dati insufficienti
8.9
12
Dati insufficienti
8.1
12
Dati insufficienti
Automazione
7.9
12
Dati insufficienti
7.8
12
Dati insufficienti
Annotazione dell'immagine
7.9
11
Dati insufficienti
8.3
12
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
Annotazione del linguaggio naturale
7.9
11
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
Annotazione del discorso
7.3
8
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.3
15
Dati insufficienti
Tipo di riconoscimento
8.3
12
Dati insufficienti
9.1
15
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
7.6
12
Dati insufficienti
8.1
12
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
Riconoscimento facciale
8.5
13
Dati insufficienti
7.8
12
Dati insufficienti
Etichettatura
8.3
12
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
Distribuzione
8.6
13
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.3
22
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.4
22
Dati insufficienti
8.1
21
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.9
22
Dati insufficienti
8.4
20
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.1
19
Dati insufficienti
7.9
20
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
19
Dati insufficienti
8.5
19
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.9
20
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale EmotivaNascondi 18 CaratteristicheMostra 18 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità - Intelligenza Artificiale Emotiva
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle prestazioni - Intelligenza Artificiale Emotiva
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Intelligenza Artificiale Emotiva
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Avanzate - Intelligenza Artificiale Emotiva
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Caratteristiche di Rilevamento - Intelligenza Artificiale delle Emozioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - AI delle emozioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Clarifai e Microsoft Computer Vision API sono categorizzati comeRiconoscimento delle immagini
Categorie uniche
Clarifai è categorizzato comeInfrastruttura di AI Generativa, Etichettatura dei dati, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Intelligenza Artificiale Emotiva, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Microsoft Computer Vision API non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Clarifai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Microsoft Computer Vision API
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
23.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.3%
Istruzione Superiore
9.2%
Gestione dell'Istruzione
4.6%
Media online
3.1%
Altro
47.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
13.0%
Marketing e Pubblicità
8.7%
Relazioni Pubbliche e Comunicazioni
6.5%
Scrittura e modifica
4.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.3%
Altro
63.0%
Alternative
Discussioni
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