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Dataiku
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Scopri di più su TensorFlowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Dataiku eccelle per facilità d'uso con un punteggio di 8.8, rendendolo accessibile per i team senza un'ampia esperienza in data science, mentre TensorFlow, con un punteggio di 7.9, è noto per la sua curva di apprendimento più ripida, in particolare per i principianti.
- I revisori menzionano che TensorFlow brilla nelle capacità di addestramento dei modelli, ottenendo un punteggio di 9.3 rispetto all'8.5 di Dataiku. Gli utenti apprezzano il supporto robusto di TensorFlow per il deep learning e le architetture di modelli complessi, ideale per utenti avanzati.
- Gli utenti di G2 evidenziano che l'interfaccia drag-and-drop di Dataiku, con un punteggio di 8.9, semplifica il processo di preparazione dei dati, mentre il punteggio inferiore di TensorFlow di 7.3 indica che la sua interfaccia potrebbe non essere così user-friendly per coloro che preferiscono strumenti visivi.
- I revisori dicono che entrambe le piattaforme offrono un forte supporto, con Dataiku e TensorFlow che ottengono entrambi un punteggio di 8.7, ma gli utenti su G2 notano che il servizio clienti di Dataiku è particolarmente reattivo e utile per i clienti a livello aziendale.
- Gli utenti segnalano che TensorFlow supera Dataiku in scalabilità, con un punteggio di 9.1 rispetto all'8.4 di Dataiku. Questo rende TensorFlow una scelta preferita per le organizzazioni che prevedono una crescita significativa o che richiedono risorse di calcolo ad alte prestazioni.
- I revisori menzionano che gli algoritmi pre-costruiti di Dataiku, con un punteggio di 8.6, sono utili per gli utenti che cercano di implementare rapidamente soluzioni, mentre il punteggio più alto di TensorFlow di 9.1 riflette la sua vasta libreria di algoritmi personalizzabili, che attrae coloro che necessitano di maggiore flessibilità nei loro progetti.
Dataiku vs TensorFlow
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Dataiku più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con TensorFlow, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Dataiku.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TensorFlow rispetto a Dataiku.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Dataiku
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- Preparazione Dati Visiva & AutoML
- Preparazione Dati & ML con Codice Completo (Python, R)
- La Rete LLM
TensorFlow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Dataiku
Prova gratuita disponibile
TensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
167
9.2
117
Facilità d'uso
8.7
166
8.0
120
Facilità di installazione
8.1
128
8.3
98
Facilità di amministrazione
8.0
60
7.9
39
Qualità del supporto
8.5
152
8.7
104
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
60
8.3
36
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
163
9.3
115
Caratteristiche per Categoria
Rapporti
7.8
76
Dati insufficienti
7.7
75
Dati insufficienti
7.5
76
Dati insufficienti
7.5
74
Dati insufficienti
7.6
76
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
8.7
65
Dati insufficienti
8.2
63
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
8.6
62
Dati insufficienti
8.6
62
Dati insufficienti
8.7
62
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
50
Dati insufficienti
8.0
50
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
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
Self Service
8.2
75
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.4
74
Dati insufficienti
7.9
74
Dati insufficienti
8.7
74
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
8.4
74
Dati insufficienti
7.8
75
Dati insufficienti
8.0
74
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Distribuzione
8.1
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
Distribuzione
7.8
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.6
13
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
7.8
13
Dati insufficienti
Operazioni
8.5
13
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Gestione
7.5
12
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
86
8.4
102
Sistema
8.6
75
8.6
70
Sviluppo del Modello
8.4
78
8.9
96
8.8
77
7.2
82
8.6
78
8.8
96
8.5
77
9.2
95
Sviluppo del modello
8.5
77
9.0
69
Servizi di Machine/Deep Learning
8.0
74
9.1
93
8.1
74
9.0
88
7.9
73
8.8
86
7.9
72
9.4
95
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
68
8.7
64
7.9
69
9.2
67
Distribuzione
8.1
74
8.5
80
8.2
77
8.7
89
8.3
76
9.0
89
Intelligenza Artificiale Generativa
8.1
60
8.0
11
8.0
60
7.7
11
7.7
59
8.0
11
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.7
5
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
7.2
16
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.8
16
Dati insufficienti
7.5
16
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
6.9
15
Dati insufficienti
6.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
7.1
15
Dati insufficienti
7.1
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
7.0
14
Dati insufficienti
7.0
14
Dati insufficienti
7.4
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.0
15
Dati insufficienti
6.7
14
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.7
26
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.3
27
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
8.0
28
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
7.5
11
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
11
Dati insufficienti
7.9
11
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
11
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.9
11
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.5
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
6.8
11
Dati insufficienti
6.7
11
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.3
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.6
11
Dati insufficienti
7.4
11
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.1
11
Dati insufficienti
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Strumento Statistico
8.2
35
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
37
Dati insufficienti
8.8
37
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
35
Dati insufficienti
7.9
36
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
8.6
36
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
20
Dati insufficienti
8.3
20
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.5
44
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
Connettività
8.2
38
Dati insufficienti
8.3
40
Dati insufficienti
8.7
41
Dati insufficienti
8.9
44
Dati insufficienti
Operazioni
8.1
42
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
8.7
40
Dati insufficienti
8.6
40
Dati insufficienti
8.9
35
Dati insufficienti
Creare rapporti
8.5
91
Dati insufficienti
8.6
88
Dati insufficienti
7.7
85
Dati insufficienti
8.1
89
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Dataiku e TensorFlow sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Dataiku è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice, Analisi dei Big Data, Infrastruttura di AI Generativa, AWS Marketplace, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Orchestrazione AI
TensorFlow non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Dataiku
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
TensorFlow
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
Servizi Finanziari
15.2%
Prodotti farmaceutici
7.6%
Vendita al dettaglio
5.8%
Produzione
5.3%
Assicurazione
5.3%
Altro
60.8%
Software per computer
27.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.2%
Ricerca
7.8%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.7%
Gestione dell'Istruzione
3.1%
Altro
36.4%
Alternative
Discussioni
Posso lavorare in modo sicuro sui miei dati sensibili?
2 Commenti
PB
Ciao,
DSS è un software on-premise, ma forniamo anche un'immagine Amazon e Docker se desiderato. Puoi provare DSS sul tuo computer gratuitamente scaricando...Leggi di più
Quali metodi di visualizzazione dei dati e di reportistica supporti?
2 Commenti
Risposta ufficiale da Dataiku
Dataiku supporta una serie di strumenti per coinvolgere le parti interessate e i membri del team, tra cui:
- 25 tipi di grafici interattivi
- Dashboard che...Leggi di più
Posso testare Data Science Studio?
1 Commento
PB
Ciao,
Innanzitutto, grazie per il tuo interesse. Puoi provare DSS gratuitamente sul sito di Dataiku (www.dataiku.com/try). Puoi scaricare la Community...Leggi di più
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
TensorFlow è una libreria open-source che ti permette di generare vari modelli AI/ML/DL.Leggi di più
TensorFlow non ha più discussioni con risposte
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