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Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (50.4% delle recensioni)
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IBM Watson Studio
Valutazione a Stelle
(164)4.2 su 5
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Scopri di più su IBM Watson StudioTensorFlow
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Scopri di più su TensorFlowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che TensorFlow eccelle nel "Training del Modello" con un punteggio di 9.3, indicando un framework robusto per lo sviluppo e l'addestramento di modelli di machine learning. Al contrario, IBM Watson Studio ha un punteggio inferiore di 8.3 in quest'area, suggerendo che, sebbene sia capace, potrebbe non essere altrettanto efficiente o facile da usare per l'addestramento dei modelli.
- I revisori menzionano che TensorFlow offre una "Flessibilità del Framework" superiore con un punteggio di 9.5, permettendo agli utenti di lavorare con vari framework senza problemi. IBM Watson Studio, pur essendo ancora flessibile, ottiene un punteggio di 8.8, il che potrebbe limitare gli utenti che richiedono opzioni di framework estese.
- Gli utenti di G2 evidenziano l'"Accesso alle Fonti Dati" di TensorFlow con un punteggio alto di 9.3 per "Facilità di Connettività ai Dati", rendendo più semplice la connessione a varie fonti di dati. In confronto, IBM Watson Studio, pur essendo competente, non raggiunge questo livello di connettività, il che potrebbe ostacolare gli utenti che necessitano di un'integrazione dati diversificata.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM Watson Studio brilla nella funzionalità "Drag and Drop", ottenendo un punteggio di 9.2, che migliora l'esperienza utente per coloro che preferiscono un'interfaccia visiva. TensorFlow, tuttavia, ottiene un punteggio inferiore di 7.8, indicando che la sua interfaccia potrebbe non essere altrettanto intuitiva per gli utenti che prediligono le funzionalità drag-and-drop.
- I revisori menzionano che la "Scalabilità" di TensorFlow è valutata a 9.0, rendendolo una scelta forte per gli utenti che cercano di scalare efficacemente le loro applicazioni. IBM Watson Studio, con un punteggio di 8.6, potrebbe non fornire lo stesso livello di scalabilità, il che potrebbe essere una preoccupazione per le aziende che prevedono una crescita.
- Gli utenti dicono che gli "Algoritmi Predefiniti" di IBM Watson Studio ottengono un punteggio pari di 9.2, rendendolo un'opzione solida per gli utenti che desiderano soluzioni pronte all'uso. Anche TensorFlow si comporta bene in quest'area con un punteggio di 8.6, ma potrebbe richiedere più personalizzazione, il che potrebbe essere uno svantaggio per coloro che cercano implementazioni rapide.
IBM Watson Studio vs TensorFlow
Quando si valutano le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, TensorFlow è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con TensorFlow in generale.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow 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 TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TensorFlow rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileTensorFlow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileTensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
9.2
117
Facilità d'uso
8.0
122
8.0
120
Facilità di installazione
7.6
100
8.3
98
Facilità di amministrazione
7.8
95
7.9
39
Qualità del supporto
8.2
113
8.7
104
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.3
36
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
9.3
115
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
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
Distribuzione
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
Gestione
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Operazioni
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Gestione
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
41
8.4
102
Sistema
9.0
12
8.6
70
Sviluppo del Modello
8.5
33
8.9
96
8.8
34
7.2
82
8.5
35
8.8
96
8.3
36
9.2
95
Sviluppo del modello
9.4
13
9.0
69
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
27
9.1
93
8.5
34
9.0
88
Funzionalità non disponibile
8.8
86
8.6
28
9.4
95
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
8.7
64
9.0
12
9.2
67
Distribuzione
8.5
32
8.5
80
8.6
33
8.7
89
8.6
30
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
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
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 TensorFlow sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Analisi Predittiva, Piattaforme MLOps, e Preparazione dei dati
TensorFlow non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
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
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
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
IBM Watson Studio non ha discussioni con risposte
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
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