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Confronta Vertex AI e machine-learning in Python 
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Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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Vertex AI
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Scopri di più su machine-learning in PythonRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI offre una solida integrazione con i servizi di Google Cloud, rendendolo una scelta eccellente per le aziende che già utilizzano l'ecosistema Google, mentre il machine-learning in Python è apprezzato per la sua flessibilità e le sue ampie librerie, permettendo soluzioni più personalizzate.
- I recensori menzionano che la facilità d'uso di Vertex AI è leggermente inferiore a quella del machine-learning in Python, con punteggi di 8.3 contro 9.0, indicando che, sebbene Vertex AI sia user-friendly, il supporto della comunità e le risorse di Python lo rendono più facile da apprendere e implementare per i principianti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la qualità del supporto di Vertex AI è buona, con un punteggio di 8.2, ma il machine-learning in Python supera con un punteggio di 8.4, suggerendo che gli utenti trovano un supporto comunitario più reattivo e utile per la risoluzione dei problemi e la guida.
- Gli utenti su G2 riportano che Vertex AI ha una forte direzione del prodotto con un punteggio di 9.2, ma il machine-learning in Python brilla con un punteggio perfetto di 10.0, indicando che gli utenti si sentono più fiduciosi nello sviluppo continuo e nei futuri miglioramenti delle soluzioni basate su Python.
- I recensori menzionano che mentre Vertex AI è progettato per le piccole imprese, con il 38.8% delle recensioni provenienti da quel segmento, il machine-learning in Python è preferito dalle grandi aziende (40.6% delle recensioni), suggerendo che Python potrebbe essere più adatto per applicazioni su larga scala e progetti complessi.
- Gli utenti dicono che il modello di prezzo "Pay As You Go" di Vertex AI è attraente per le piccole imprese che cercano di gestire i costi, mentre il machine-learning in Python è open-source, rendendolo un'opzione economica per coloro che vogliono evitare del tutto le spese di abbonamento.
Vertex AI vs machine-learning in Python
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato machine-learning in Python più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con machine-learning in Python in generale.
- I revisori hanno ritenuto che machine-learning in Python soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che machine-learning in Python sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di machine-learning in Python rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Vertex AI
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I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- 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
machine-learning in Python
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
machine-learning in Python
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
359
9.0
26
Facilità d'uso
8.2
368
9.0
29
Facilità di installazione
8.1
291
8.8
20
Facilità di amministrazione
7.9
142
9.0
17
Qualità del supporto
8.1
335
8.4
26
the product è stato un buon partner negli affari?
8.2
136
8.9
16
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
353
10.0
24
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Dati insufficienti
Distribuzione
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Dati insufficienti
Gestione
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
Operazioni
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
Gestione
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
214
Dati insufficienti
Sistema
8.2
170
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.5
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.3
165
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
165
Dati insufficienti
8.5
163
Dati insufficienti
Distribuzione
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
102
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.1
103
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
8.1
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.4
29
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.5
67
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
9.0
23
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
23
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
23
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.3
23
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
23
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
22
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
23
Dati insufficienti
8.7
22
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.0
22
Dati insufficienti
8.9
22
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
23
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
23
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Vertex AI e machine-learning in Python sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
machine-learning in Python non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
machine-learning in Python
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
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.2%
Software per computer
25.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.6%
Ricerca
12.5%
Istruzione Superiore
6.3%
Telecomunicazioni
3.1%
Altro
37.5%
Alternative
Discussioni
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
Quale versione di Python è la migliore per il machine learning?
2 Commenti
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leggi di più
Cos'è Python con l'apprendimento automatico?
1 Commento
SD
Innanzitutto, Python è solo un modo per portare a termine le cose nel machine learning, non è direttamente correlato al machine learning. Tuttavia,...Leggi di più
machine-learning in Python non ha più discussioni con risposte
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