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Impresa (40.7% delle recensioni)
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Vertex AI
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Pros & Cons
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Scopri di più su scikit-learnRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nell'alta disponibilità dell'IA con un punteggio di 9,2, che i revisori menzionano garantisce prestazioni e affidabilità costanti per applicazioni a livello di produzione. Al contrario, scikit-learn, sebbene forte nell'addestramento dei modelli, non offre lo stesso livello di supporto infrastrutturale, portando a potenziali tempi di inattività durante operazioni critiche.
- I revisori menzionano che scikit-learn brilla per la sua facilità d'uso, ottenendo un punteggio di 9,6 in quest'area, rendendolo un favorito tra i data scientist per prototipazione rapida e sperimentazione. Vertex AI, con un punteggio di 8,3, è percepito come più complesso, il che può richiedere una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di integrazione di Vertex AI, in particolare con l'integrazione del flusso di dati AI, ottengono un punteggio di 8,2, consentendo un flusso di dati senza soluzione di continuità attraverso varie piattaforme. In confronto, le opzioni di integrazione di scikit-learn sono più limitate, il che può ostacolare gli utenti che cercano una soluzione completa.
- I revisori menzionano che gli algoritmi pre-costruiti e le capacità di ingegneria delle caratteristiche di scikit-learn, entrambi con un punteggio di 8,4, forniscono agli utenti un toolkit robusto per compiti di machine learning. Vertex AI, pur offrendo strumenti potenti, non eguaglia l'ampiezza delle opzioni pre-costruite disponibili in scikit-learn, il che può essere un fattore decisivo per gli utenti focalizzati sullo sviluppo rapido.
- Gli utenti di G2 segnalano che il costo per chiamata API di Vertex AI è valutato a 8,0, che alcuni trovano essere uno svantaggio in termini di gestione del budget per progetti estesi. Al contrario, scikit-learn, essendo una libreria open-source, non comporta costi diretti, rendendola una scelta più economica per startup e piccole imprese.
- Gli utenti dicono che il supporto della comunità di scikit-learn è robusto, con molte risorse disponibili per la risoluzione dei problemi e l'apprendimento, contribuendo al suo alto punteggio G2 di 4,8. Vertex AI, pur avendo un buon supporto, non ha lo stesso livello di coinvolgimento della comunità, il che può essere uno svantaggio per gli utenti che cercano assistenza tra pari.
Vertex AI vs scikit-learn
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato scikit-learn più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con scikit-learn in generale.
- I revisori hanno ritenuto che scikit-learn 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 scikit-learn sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di scikit-learn 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
scikit-learn
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
scikit-learn
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
359
9.6
52
Facilità d'uso
8.2
368
9.6
52
Facilità di installazione
8.1
291
9.6
40
Facilità di amministrazione
7.9
142
9.4
39
Qualità del supporto
8.1
335
9.4
48
the product è stato un buon partner negli affari?
8.2
136
9.2
35
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
353
9.3
52
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 scikit-learn sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
scikit-learn 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.)
scikit-learn
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
35.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
16.9%
Istruzione Superiore
10.2%
Sicurezza Informatica e di Rete
6.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.1%
Altro
25.4%
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?
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JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
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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
A cosa serve scikit-learn?
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MS
Scikit-learn è una libreria potente, ben integrata con altre librerie Python come pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn. Supporta la creazione di pipeline di...Leggi di più
Cos'è Python Scikit learn?
1 Commento
RA
È una libreria utilizzata per implementare modelli di machine learning. Fornisce una vasta gamma di metodi per eseguire il preprocessing dei dati, la...Leggi di più
scikit-learn non ha più discussioni con risposte
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