Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Google Cloud AutoML e TensorFlow 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Alteryx
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (50.4% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Google Cloud AutoML
Valutazione a Stelle
(22)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Google Cloud AutoMLTensorFlow
Valutazione a Stelle
(134)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (50.4% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su TensorFlowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che TensorFlow eccelle nell'addestramento dei modelli con un punteggio di 9.3, evidenziando le sue robuste capacità per progetti di deep learning, mentre Google Cloud AutoML, con un punteggio di 9.0, è noto per la sua facilità d'uso nello sviluppo di modelli, rendendolo più accessibile per i principianti.
- I revisori menzionano che TensorFlow offre algoritmi pre-costruiti superiori (9.2) che sono altamente personalizzabili, mentre gli algoritmi pre-costruiti di Google Cloud AutoML (8.6) sono apprezzati per la loro semplicità ed efficacia nei rapidi deployment.
- Gli utenti di G2 indicano che il supporto linguistico di TensorFlow (8.9) è più esteso, consentendo una maggiore flessibilità nella programmazione, mentre il supporto linguistico di Google Cloud AutoML (8.7) è comunque forte ma leggermente meno versatile.
- Gli utenti su G2 evidenziano le capacità avanzate di ingegneria delle caratteristiche di TensorFlow (8.8), che sono essenziali per la manipolazione complessa dei dati, mentre Google Cloud AutoML è riconosciuto per la sua interfaccia user-friendly drag-and-drop (6.6), rendendo più facile per gli utenti non tecnici creare modelli.
- I revisori dicono che la scalabilità di TensorFlow (9.1) è un vantaggio significativo per le applicazioni su larga scala, mentre la scalabilità di Google Cloud AutoML (8.8) è adeguata ma potrebbe non soddisfare le esigenze di dataset molto grandi altrettanto efficacemente.
- Gli utenti segnalano che la qualità del supporto di TensorFlow (8.4) è generalmente migliore, con più risorse disponibili per la risoluzione dei problemi, rispetto al supporto di Google Cloud AutoML (7.6), che alcuni utenti trovano carente in profondità e reattività.
Google Cloud AutoML vs TensorFlow
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Google Cloud AutoML più facile da usare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che TensorFlow sia più facile da configurare. Entrambi i prodotti erano ugualmente facili da amministrare, e entrambi i fornitori rendono ugualmente facile fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow 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 TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TensorFlow rispetto a Google Cloud AutoML.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud AutoML
Nessun prezzo disponibileTensorFlow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Google Cloud AutoML
Nessuna informazione sulla prova disponibileTensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
14
9.2
117
Facilità d'uso
8.6
14
8.0
120
Facilità di installazione
7.4
11
8.3
98
Facilità di amministrazione
7.9
12
7.9
39
Qualità del supporto
7.5
14
8.7
104
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
11
8.3
36
Direzione del prodotto (% positivo)
8.9
11
9.3
115
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
102
Sistema
Dati insufficienti
8.6
70
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.9
96
Dati insufficienti
7.2
82
Dati insufficienti
8.8
96
Dati insufficienti
9.2
95
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
9.0
69
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.1
93
Dati insufficienti
9.0
88
Dati insufficienti
8.8
86
Dati insufficienti
9.4
95
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
64
Dati insufficienti
9.2
67
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
80
Dati insufficienti
8.7
89
Dati insufficienti
9.0
89
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.0
11
Dati insufficienti
7.7
11
Dati insufficienti
8.0
11
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.7
5
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 TensorFlow sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Google Cloud AutoML è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice
TensorFlow non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud AutoML
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
TensorFlow
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
27.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.2%
Ricerca
7.8%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.7%
Gestione dell'Istruzione
3.1%
Altro
36.4%
Alternative
Discussioni
Google Cloud AutoML non ha discussioni con risposte
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
TensorFlow è una libreria open-source che ti permette di generare vari modelli AI/ML/DL.Leggi di più
TensorFlow non ha più discussioni con risposte
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy