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Confronta IBM Watson Studio e V7 Darwin 
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Scopri di più su IBM Watson StudioV7 Darwin
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM Watson Studio eccelle nella varietà delle fonti di dati, ottenendo un punteggio di 8,9, il che consente un'ampia integrazione dei dati, mentre V7, sebbene forte, non raggiunge questo livello di connettività.
- I recensori menzionano che V7 brilla per facilità d'uso, con un punteggio di 9,6, rendendolo particolarmente attraente per le piccole imprese in cerca di un'interfaccia user-friendly, mentre il punteggio di 8,0 di IBM Watson Studio indica una curva di apprendimento più ripida.
- Gli utenti di G2 evidenziano la qualità superiore del supporto di V7, con un punteggio di 9,6, significativamente più alto rispetto all'8,2 di IBM Watson Studio, suggerendo che V7 offre un servizio clienti più reattivo e utile.
- Gli utenti su G2 notano che V7 offre un prezzo di ingresso gratuito, rendendolo accessibile per le piccole imprese, mentre IBM Watson Studio non fornisce un livello gratuito, il che potrebbe limitarne l'attrattiva per gli utenti attenti al budget.
- I recensori dicono che le capacità di addestramento dei modelli di V7 sono eccezionali, con un punteggio perfetto di 10,0 per gli algoritmi pre-costruiti, indicando una libreria robusta che semplifica il processo di sviluppo dei modelli, rispetto al punteggio di 8,5 di IBM Watson Studio.
- Gli utenti segnalano che la flessibilità di distribuzione di IBM Watson Studio è impressionante, con un punteggio di 9,8 per facilità di distribuzione, cruciale per le imprese che necessitano di un'integrazione rapida, mentre il punteggio di 9,0 di V7, sebbene ancora forte, indica una leggera minore agilità in quest'area.
IBM Watson Studio vs V7 Darwin
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato V7 Darwin più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con V7 Darwin in generale.
- I revisori hanno ritenuto che V7 Darwin 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 V7 Darwin sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di V7 Darwin rispetto a IBM Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileV7 Darwin
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- 1 Spazio di lavoro
- 10 Licenze utente
- 3 Modelli integrati
Prova Gratuita
IBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileV7 Darwin
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
121
9.5
38
Facilità d'uso
8.0
122
9.5
38
Facilità di installazione
7.6
100
9.5
17
Facilità di amministrazione
7.8
95
9.4
15
Qualità del supporto
8.2
113
9.6
36
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
9.9
14
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
115
9.6
32
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
9.4
6
9.0
8
9.7
5
9.4
8
9.0
7
8.8
8
9.8
7
Distribuzione
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
9.3
5
8.8
8
9.7
6
9.4
8
9.2
6
9.2
8
9.8
7
Gestione
9.3
7
9.3
5
9.6
8
10.0
6
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
Operazioni
9.0
8
9.7
6
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
10.0
6
Gestione
9.5
7
10.0
5
9.4
8
9.7
5
8.8
7
9.3
5
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
41
Dati insufficienti
Sistema
9.0
12
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.5
33
Dati insufficienti
8.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
8.3
36
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
9.4
13
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
Distribuzione
8.5
32
Dati insufficienti
8.6
33
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
Qualità
Dati insufficienti
9.4
21
Dati insufficienti
9.5
24
Dati insufficienti
9.4
21
Dati insufficienti
9.3
22
Automazione
Dati insufficienti
9.4
16
Dati insufficienti
9.4
14
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.3
27
Dati insufficienti
9.4
24
Dati insufficienti
9.1
17
Dati insufficienti
9.2
18
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
10
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
7.5
8
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 V7 Darwin sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
V7 Darwin è categorizzato comeEtichettatura 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.)
V7 Darwin
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.0%
Software per computer
19.2%
Ricerca
7.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.8%
Automazione Industriale
3.8%
Altro
38.5%
Alternative
Discussioni
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