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Confronta DataRobot e Google Cloud AutoML 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
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
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su DataRobotGoogle Cloud AutoML
Valutazione a Stelle
(22)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Google Cloud AutoMLDataRobot vs Google Cloud AutoML
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud AutoML più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che entrambi i fornitori rendano ugualmente facile fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che DataRobot soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Google Cloud AutoML.
- 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 AutoML rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DataRobot
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud AutoML
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
DataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileGoogle Cloud AutoML
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
8.6
14
Facilità d'uso
8.5
23
8.6
14
Facilità di installazione
7.0
11
7.4
11
Facilità di amministrazione
7.4
11
7.9
12
Qualità del supporto
7.9
22
7.5
14
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
8.3
11
Direzione del prodotto (% positivo)
8.4
22
8.9
11
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sistema
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
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 AutoML sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
DataRobot è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Google Cloud AutoML 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 AutoML
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%
Ricerca
13.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.6%
Software per computer
9.1%
Sviluppo del programma
4.5%
Prodotti farmaceutici
4.5%
Altro
54.5%
Alternative
Discussioni
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
Quanto costa utilizzare Algorithmia?
1 Commento
CP
Puoi iniziare con Algorithmia Teams a partire da soli $299 al mese. Vai su teams.algorithmia.com e iscriviti ora!Leggi di più
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
Google Cloud AutoML non ha discussioni con risposte
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