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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Saturn Cloud eccelle nell'esperienza utente, con molti utenti che lodano la sua semplicità e facilità d'uso. Un utente ha menzionato: "È fantastico. È davvero una buona piattaforma da usare. Semplice e facile," evidenziando la sua accessibilità sia per i principianti che per gli utenti esperti.
- Gli utenti dicono che Google Cloud AutoML offre una soluzione potente per l'addestramento di modelli di machine learning, notando in particolare la sua interfaccia intuitiva e l'integrazione senza soluzione di continuità con altri servizi Google. I revisori apprezzano che consenta agli utenti di creare modelli di alta qualità senza necessitare di una profonda esperienza nel machine learning.
- Secondo le recensioni verificate, Saturn Cloud si distingue per la sua capacità di gestire grandi set di dati e carichi di lavoro complessi in modo efficace. Questa capacità è cruciale per le aziende che gestiscono quantità significative di dati, rendendolo una scelta preferita per gli utenti con esigenze di dati impegnative.
- I revisori menzionano che Google Cloud AutoML ha alcune limitazioni nel soddisfare requisiti specifici di flusso di lavoro, con alcuni utenti che sperimentano sfide di configurazione. Tuttavia, notano anche che adatta i risultati a casi d'uso specifici, il che può essere vantaggioso per le applicazioni aziendali.
- I revisori di G2 evidenziano la qualità del supporto fornito da Saturn Cloud, con utenti che notano la reattività del team, incluso il CTO. Un utente ha commentato l'utilità del team di supporto, anche in orari insoliti, il che può essere un vantaggio significativo per le aziende che necessitano di assistenza tempestiva.
- Gli utenti riportano che mentre Google Cloud AutoML ha una solida reputazione per tecniche di machine learning sofisticate, ha meno recensioni recenti rispetto a Saturn Cloud. Questo potrebbe indicare la necessità di un maggiore coinvolgimento degli utenti o aggiornamenti, mentre il volume più alto di feedback recenti di Saturn Cloud suggerisce una comunità di utenti più attiva.
Google Cloud AutoML vs Saturn Cloud
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Saturn Cloud più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Saturn Cloud in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Saturn Cloud 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 Saturn Cloud sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Saturn Cloud rispetto a Google Cloud AutoML.
Prezzi
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Google Cloud AutoML
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- Advanced security: SSO and installation into custom VPCs and private subnets available
Prova Gratuita
Google Cloud AutoML
Nessuna informazione sulla prova disponibileSaturn Cloud
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
14
9.3
274
Facilità d'uso
8.6
14
9.4
280
Facilità di installazione
7.4
11
9.0
79
Facilità di amministrazione
7.9
12
9.2
30
Qualità del supporto
7.5
14
9.3
249
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
9.0
27
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
11
9.3
269
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
42
Dati insufficienti
9.2
44
Dati insufficienti
9.2
42
Dati insufficienti
9.6
43
Dati insufficienti
9.5
40
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
40
Dati insufficienti
9.1
43
Dati insufficienti
9.1
41
Dati insufficienti
9.5
44
Dati insufficienti
9.5
40
Gestione
Dati insufficienti
9.3
38
Dati insufficienti
9.2
42
Dati insufficienti
9.2
36
Dati insufficienti
9.2
41
Operazioni
Dati insufficienti
9.3
40
Dati insufficienti
9.3
41
Dati insufficienti
9.4
38
Gestione
Dati insufficienti
8.9
36
Dati insufficienti
9.2
41
Dati insufficienti
9.0
35
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
27
Dati insufficienti
9.3
26
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
229
Sistema
Dati insufficienti
9.0
185
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
9.0
206
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
192
Dati insufficienti
9.2
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.2
192
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.0
186
Dati insufficienti
9.2
176
Dati insufficienti
9.0
173
Dati insufficienti
9.1
191
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.1
165
Dati insufficienti
9.3
190
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
189
Dati insufficienti
9.1
195
Dati insufficienti
9.2
185
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.8
121
Dati insufficienti
8.5
121
Dati insufficienti
8.4
119
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
7.1
8
Dati insufficienti
6.5
8
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
7.5
8
Dati insufficienti
7.3
8
Dati insufficienti
6.9
8
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.7
16
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.5
16
Dati insufficienti
8.8
16
Dati insufficienti
9.2
16
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.9
14
Dati insufficienti
9.3
14
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.8
14
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
8.7
14
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.8
14
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.3
14
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.9
14
Dati insufficienti
8.5
14
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 AutoML e Saturn Cloud sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Google Cloud AutoML è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Saturn Cloud è categorizzato comeInfrastruttura di AI Generativa e Piattaforme MLOps
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud AutoML
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Saturn Cloud
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
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%
Software per computer
21.0%
Istruzione Superiore
11.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
10.0%
Biotecnologia
9.1%
Ricerca
7.8%
Altro
41.1%
Alternative
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