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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella soddisfazione complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a IBM Decision Optimization. Gli utenti apprezzano la sua transizione senza soluzione di continuità dall'esperimentazione alla produzione, evidenziando come semplifichi il processo di sviluppo del modello di machine learning.
- Gli utenti dicono che il design intuitivo di Vertex AI rende facile navigare attraverso i compiti di sviluppo AI, il che è un grande vantaggio per chi è nuovo nel campo. Al contrario, mentre IBM Decision Optimization è noto per la sua facilità d'uso, manca dello stesso livello di coinvolgimento e attività recente degli utenti, senza nuove recensioni negli ultimi 90 giorni.
- I revisori menzionano che Vertex AI fornisce un supporto robusto per l'ingestione dei dati e l'addestramento dei modelli, con funzionalità che permettono una facile versioning dei dataset e valutazione dei modelli. Questo è particolarmente vantaggioso per gli utenti che cercano di ottimizzare i loro flussi di lavoro, mentre IBM Decision Optimization, pur essendo efficace per decisioni complesse, potrebbe non offrire lo stesso livello di facilità in queste aree.
- Secondo recensioni verificate, IBM Decision Optimization brilla nel supporto della comunità, offrendo agli utenti opportunità di comunicazione e apprendimento. Tuttavia, questa forza è in qualche modo offuscata dalla mancanza di feedback recenti degli utenti, il che potrebbe indicare un calo nel coinvolgimento attivo rispetto alla vivace base di utenti di Vertex AI.
- Gli utenti evidenziano che la scalabilità di Vertex AI è un punto di forza, permettendo alle aziende di crescere senza affrontare ostacoli significativi. Al contrario, IBM Decision Optimization, pur essendo in grado di gestire grandi dataset, ha ricevuto feedback contrastanti riguardo alla sua scalabilità, suggerendo che potrebbe non essere altrettanto adattabile per esigenze in rapida crescita.
- I revisori apprezzano gli algoritmi sofisticati offerti da IBM Decision Optimization per scenari complessi, ma notano anche che il set di funzionalità completo di Vertex AI, comprese le capacità avanzate in elaborazione del linguaggio naturale e deep learning, fornisce uno strumento più versatile per una gamma più ampia di applicazioni.
IBM Decision Optimization vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato IBM Decision Optimization più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con IBM Decision Optimization nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Decision Optimization.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Decision Optimization sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a IBM Decision Optimization.
Prezzi
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- Limitato a 1000 variabili e 1000 vincoli, ma i modelli possono essere modificati
- Usa sia la modellazione/risoluzione OPL/IDE che API
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- 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
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.4
30
8.6
376
Facilità d'uso
8.7
30
8.2
385
Facilità di installazione
8.3
14
8.1
308
Facilità di amministrazione
8.7
14
7.9
144
Qualità del supporto
8.6
30
8.1
351
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
14
8.2
138
Direzione del prodotto (% positivo)
8.0
29
9.2
369
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.1
75
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
75
Dati insufficienti
8.8
73
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
74
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
72
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
35
Dati insufficienti
8.5
35
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.6
9
8.2
231
Sistema
7.2
9
8.2
172
Sviluppo del Modello
7.9
7
8.4
204
8.3
7
7.9
180
8.3
7
8.4
202
7.4
7
8.5
206
Sviluppo del modello
7.4
9
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
7.9
7
8.2
201
7.4
7
8.5
199
6.9
7
8.2
196
6.9
7
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
7.3
8
8.5
165
7.5
8
8.4
163
Distribuzione
8.3
7
8.3
203
8.1
7
8.3
196
7.6
7
8.5
199
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.3
103
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Piattaforme di Gestione delle DecisioniNascondi 20 CaratteristicheMostra 20 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Logica aziendale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di gestione delle decisioni - AI agentica
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
32
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
29
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
8.6
29
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
31
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
29
Dati insufficienti
8.4
29
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
24
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
23
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
IBM Decision Optimization e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM Decision Optimization è categorizzato comePiattaforme di Gestione delle Decisioni
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Decision Optimization
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex 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
14.3%
Gestione dell'Istruzione
11.4%
Software per computer
11.4%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
5.7%
Ricerca
5.7%
Altro
51.4%
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
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