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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
DataRobot
Valutazione a Stelle
(26)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su DataRobotGoogle Cloud AI Hub
Valutazione a Stelle
(12)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Google Cloud AI HubRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che DataRobot eccelle nell'addestramento dei modelli con un punteggio di 8,7, evidenziando le sue robuste capacità di machine learning automatizzato che semplificano il processo di costruzione e distribuzione dei modelli. Al contrario, Google Cloud AI Hub, sebbene forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 8,3 in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero trovare DataRobot più efficiente per lo sviluppo rapido dei modelli.
- I revisori menzionano che gli algoritmi pre-costruiti di DataRobot ricevono grandi elogi con un punteggio di 8,5, rendendo più facile per gli utenti implementare modelli complessi senza una codifica estensiva. Tuttavia, Google Cloud AI Hub ha un punteggio di 8,3 in questa categoria, suggerendo che, sebbene offra opzioni pre-costruite, gli utenti potrebbero trovare la selezione di DataRobot più completa e facile da usare.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità d'uso di DataRobot con un punteggio di 8,5, notando che la sua interfaccia drag-and-drop semplifica il flusso di lavoro della data science. Al contrario, Google Cloud AI Hub ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,3, indicando che, sebbene sia facile da usare, alcuni utenti potrebbero preferire il design intuitivo di DataRobot per le attività quotidiane.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di ingestione e manipolazione dei dati di DataRobot ottengono un punteggio di 7,9, considerato efficace per gestire fonti di dati diverse. Tuttavia, Google Cloud AI Hub non ha un punteggio specifico elencato per questa funzionalità, il che potrebbe suggerire una potenziale lacuna nelle sue funzionalità di preparazione dei dati rispetto a DataRobot.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di DataRobot è valutata a 7,9, con molti utenti che apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto. Google Cloud AI Hub, con un punteggio di 7,7, offre anche supporto, ma alcuni utenti ritengono che DataRobot fornisca un'esperienza più personalizzata nell'affrontare i problemi.
- Gli utenti dicono che la direzione del prodotto di DataRobot è valutata positivamente a 8,4, indicando un forte impegno per il miglioramento continuo e l'innovazione. Al contrario, Google Cloud AI Hub vanta un punteggio perfetto di 10,0, suggerendo che gli utenti si sentono eccezionalmente fiduciosi nel suo sviluppo futuro e nei miglioramenti.
DataRobot vs Google Cloud AI Hub
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud AI Hub soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a DataRobot.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che DataRobot sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud AI Hub rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DataRobot
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud AI Hub
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
DataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud AI Hub
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
9.0
10
Facilità d'uso
8.5
23
8.3
10
Facilità di installazione
7.0
11
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
7.4
11
Dati insufficienti
Qualità del supporto
7.9
22
7.7
10
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
22
10.0
10
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
9
Sistema
Dati insufficienti
7.9
8
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
7.6
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.7
9
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.3
8
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.3
9
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
8.1
8
Distribuzione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
7.3
8
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
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
DataRobot e Google Cloud AI Hub sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
DataRobot è categorizzato comeAnalisi Predittiva e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Google Cloud AI Hub non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DataRobot
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Google Cloud AI Hub
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
20.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Telecomunicazioni
8.3%
Produzione
4.2%
Vendita al dettaglio
4.2%
Altro
50.0%
Servizi Finanziari
25.0%
Software per computer
25.0%
Sicurezza Informatica e di Rete
16.7%
Telecomunicazioni
8.3%
Sviluppo del programma
8.3%
Altro
16.7%
Alternative
Discussioni
Quanto costa utilizzare Algorithmia?
1 Commento
CP
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Ho trovato un bug in un algoritmo o non sta producendo i risultati attesi, cosa posso fare?
1 Commento
CP
Se sei un utente di Algorithmia Enterprise, contatta il tuo team account per una risposta immediata.
Per i Team, mentre sei connesso alla piattaforma,...Leggi di più
Posso usare librerie esterne con i miei algoritmi?
1 Commento
CP
Sì, puoi. Algorithmia ha capacità complete di gestione dei pacchetti integrate nella piattaforma.Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Hub?
1 Commento
MN
Google Cloud AI Hub è una piattaforma fornita da Google Cloud che funge da repository per risorse di apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale...Leggi di più
Google Cloud AI Hub non ha più discussioni con risposte
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