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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 Watson Studio. 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 la facilità d'uso di Vertex AI è una caratteristica distintiva, con molti che trovano il suo design intuitivo e la navigazione semplice particolarmente vantaggiosi per i compiti di sviluppo AI. Al contrario, mentre IBM Watson Studio è anche user-friendly, alcuni utenti ritengono che richieda più sforzo per integrarsi con i flussi di lavoro esistenti.
- I revisori menzionano che il processo di implementazione di Vertex AI è rapido ed efficiente, con molti che lodano l'esperienza di onboarding intuitiva. Questo è un vantaggio notevole rispetto a IBM Watson Studio, dove alcuni utenti hanno segnalato sfide nella configurazione e nell'impostazione.
- Secondo le recensioni verificate, Vertex AI ha un sistema di supporto robusto, con utenti che notano la qualità dell'assistenza ricevuta. Mentre IBM Watson Studio offre anche un supporto solido, alcuni utenti ritengono che la reattività e l'utilità di Vertex AI si distinguano maggiormente nelle loro esperienze.
- Gli utenti evidenziano che le capacità di Vertex AI nella formazione e valutazione dei modelli sono particolarmente forti, rendendo più facile gestire i dataset e il versioning. D'altra parte, IBM Watson Studio è riconosciuto per le sue opzioni low-code/no-code, che attraggono gli utenti in cerca di un punto di ingresso più accessibile nello sviluppo AI.
- I revisori apprezzano la flessibilità di Vertex AI in termini di supporto per linguaggi e framework, sebbene IBM Watson Studio offra una gamma più ampia di framework. Gli utenti hanno notato che l'attenzione di Vertex AI alla semplicità e all'efficacia nelle funzionalità principali spesso supera la necessità di opzioni di framework estese.
IBM Watson Studio vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Vertex AI in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Watson Studio 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 Watson Studio.
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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
8.3
122
8.6
376
Facilità d'uso
8.0
123
8.2
385
Facilità di installazione
7.6
101
8.1
308
Facilità di amministrazione
7.8
95
7.9
144
Qualità del supporto
8.2
114
8.1
351
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.2
138
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
116
9.2
369
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Dati insufficienti
Interazione dei dati
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Dati insufficienti
Esportazione dei dati
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
8
8.3
74
9.2
8
8.1
75
9.0
8
8.3
76
9.4
8
8.4
75
8.8
8
8.8
73
Distribuzione
9.0
8
8.5
74
8.8
8
8.3
73
8.8
8
8.4
72
9.4
8
8.6
74
9.2
8
8.7
71
Gestione
9.3
7
8.2
71
9.6
8
8.5
72
9.0
7
8.0
71
9.0
8
8.1
70
Operazioni
9.0
8
8.2
70
9.0
8
8.5
71
9.3
7
8.3
71
Gestione
9.5
7
8.1
69
9.4
8
8.4
72
8.8
7
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
8.7
42
8.2
231
Sistema
9.1
13
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.6
34
8.4
204
8.9
35
7.9
180
8.5
36
8.4
202
8.4
37
8.5
206
Sviluppo del modello
9.4
13
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
28
8.2
201
8.5
35
8.5
199
Funzionalità non disponibile
8.2
196
8.6
28
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
8.5
165
9.0
12
8.4
163
Distribuzione
8.5
32
8.3
203
8.6
33
8.3
196
8.7
31
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
Imposta
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Dati
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Analisi
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
Personalizzazione
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
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
Strumento Statistico
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM Watson Studio e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.7%
Software per computer
13.2%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.5%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.7%
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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