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Confronta Deep Cognition e Vertex AI 
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Piccola Impresa (58.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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Deep Cognition
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(17)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (58.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle in "Alta Disponibilità AI" con un punteggio di 9.2, che i revisori menzionano contribuisce a un servizio più affidabile per applicazioni critiche, mentre il punteggio di Deep Cognition di 7.7 in "Servizio Gestito" indica che alcuni utenti lo trovano meno affidabile in scenari ad alta domanda.
- I revisori menzionano che la funzione "Addestramento Modelli" di Vertex AI è robusta, con un punteggio di 8.5, che gli utenti dicono permetta processi di addestramento efficienti, mentre gli "Algoritmi Pre-Costruiti" di Deep Cognition hanno ricevuto un punteggio inferiore di 7.3, suggerendo che gli utenti lo trovano meno versatile nelle soluzioni pre-configurate.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la "Scalabilità" di Vertex AI è valutata a 8.9, rendendola una scelta preferita per le aziende che prevedono una crescita, mentre il punteggio di scalabilità di Deep Cognition di 8.1 indica alcune limitazioni nella gestione di dataset più grandi o carichi di utenti.
- Gli utenti su G2 riportano che la "Facilità di Configurazione" di Vertex AI è valutata a 8.2, che trovano semplice, mentre il punteggio più alto di Deep Cognition di 8.5 in quest'area suggerisce che gli utenti apprezzano ancora di più il suo processo di onboarding user-friendly.
- I revisori menzionano che la "Qualità del Supporto" di Vertex AI è valutata a 8.2, con molti utenti che esprimono soddisfazione per l'assistenza fornita, mentre il punteggio di Deep Cognition di 8.5 indica un'esperienza di supporto leggermente migliore, poiché gli utenti riportano tempi di risposta più rapidi e risorse più utili.
- Gli utenti dicono che le capacità di "Integrazione" di Vertex AI ottengono un punteggio di 8.5, che i revisori trovano vantaggioso per connettersi con altri strumenti, mentre il punteggio simile di Deep Cognition suggerisce che offre anche buone opzioni di integrazione, ma alcuni utenti sentono che manca della profondità di personalizzazione trovata in Vertex AI.
Deep Cognition vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Deep Cognition più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Deep Cognition nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Deep Cognition.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Deep Cognition sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Deep Cognition.
Prezzi
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Deep Cognition
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- 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
Deep Cognition
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
12
8.6
359
Facilità d'uso
8.3
13
8.2
368
Facilità di installazione
8.5
11
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.7
10
7.9
141
Qualità del supporto
8.5
11
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
9
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.1
12
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
8.3
8
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.3
8
8.4
202
8.3
8
7.9
179
7.3
8
8.4
200
8.5
8
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
7
8.2
200
8.8
7
8.4
196
8.9
6
8.2
195
8.3
7
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
7.7
5
8.2
193
8.6
6
8.3
194
8.1
6
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
Sistema Operativo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione dei documenti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Aggiuntiva della Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - OCR
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Deep Cognition e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Deep Cognition è categorizzato comeOCR
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Deep Cognition
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
17.6%
Software per computer
17.6%
Istruzione Superiore
11.8%
E-Learning
11.8%
Gestione dell'Istruzione
11.8%
Altro
29.4%
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
Deep Cognition 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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