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Confronta Google Cloud AI Hub e IBM watsonx.ai 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Google Cloud AI Hub
Valutazione a Stelle
(12)4.3 su 5
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Scopri di più su Google Cloud AI HubIBM watsonx.ai
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Prova gratuita disponibile
Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Google Cloud AI Hub eccelle in Flessibilità Linguistica con un punteggio di 9.0, consentendo l'uso di diversi linguaggi di programmazione, mentre IBM watsonx.ai si comporta bene ma leggermente inferiore con 8.8. I revisori menzionano che questa flessibilità è cruciale per i team che lavorano con più linguaggi.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai brilla in Facilità di Configurazione con un punteggio di 9.1, rendendolo facile da usare per i nuovi adottanti. Al contrario, il processo di configurazione di Google Cloud AI Hub è percepito come più complesso, il che può essere un ostacolo per i team più piccoli.
- Gli utenti su G2 evidenziano che Google Cloud AI Hub ha una forte performance in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 7.9, ma IBM watsonx.ai lo supera con un punteggio di 8.2, indicando migliori strumenti per la gestione e la preparazione dei dati per l'analisi.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai offre una Qualità del Supporto superiore con un punteggio di 8.8, rispetto al 7.7 di Google Cloud AI Hub. Gli utenti apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto di IBM, che può essere fondamentale per risolvere i problemi.
- Gli utenti di G2 segnalano che Google Cloud AI Hub ha un notevole vantaggio in Scalabilità con un punteggio di 9.0, rendendolo adatto per le aziende in crescita. Al contrario, IBM watsonx.ai ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.5, il che può essere una considerazione per i team in rapida espansione.
- Gli utenti dicono che le capacità di Elaborazione del Linguaggio Naturale di IBM watsonx.ai sono altamente valutate con 8.8, mentre Google Cloud AI Hub ottiene 8.0. I revisori menzionano che le avanzate funzionalità NLP dell'offerta di IBM forniscono un contesto e una comprensione migliori nelle applicazioni.
Google Cloud AI Hub vs IBM watsonx.ai
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud AI Hub soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM watsonx.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai 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 IBM watsonx.ai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud AI Hub
Nessun prezzo disponibileIBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud AI Hub
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
10
8.8
77
Facilità d'uso
8.3
10
8.9
109
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.5
100
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.7
36
Qualità del supporto
7.7
10
8.8
76
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
10
9.9
79
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
9
8.6
36
Sistema
7.9
8
8.2
31
Sviluppo del Modello
8.3
9
8.6
32
7.6
9
8.2
32
8.5
9
8.7
31
8.7
9
8.4
32
Sviluppo del modello
8.3
8
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
9
Funzionalità non disponibile
8.0
9
8.9
32
8.5
9
8.6
32
8.3
9
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
7.6
7
8.5
32
8.1
8
8.8
32
Distribuzione
8.0
9
8.2
32
8.3
9
8.6
32
8.7
9
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
7.9
8
8.8
31
8.1
8
8.8
31
7.3
8
Funzionalità non disponibile
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
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
6
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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
Google Cloud AI Hub e IBM watsonx.ai sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Google Cloud AI Hub non ha categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud AI Hub
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM watsonx.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
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
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