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Confronta IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science 
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IBM watsonx.ai
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Scopri di più su Red Hat OpenShift Data ScienceRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che IBM watsonx.ai eccelle in facilità d'uso, in particolare con il suo studio AI, che consente agli utenti di creare chatbot in modo efficiente utilizzando modelli pre-addestrati. Questa caratteristica è stata evidenziata come un notevole risparmio di tempo per molti utenti, rendendola una scelta forte per coloro che cercano una soluzione senza codice.
- Gli utenti dicono che Red Hat OpenShift Data Science offre eccezionale scalabilità e flessibilità, specialmente nelle applicazioni legate alla finanza. La capacità di containerizzare i carichi di lavoro di data science assicura prestazioni affidabili, cruciali per gestire grandi set di dati e algoritmi complessi.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai fornisce opzioni di personalizzazione robuste per creare assistenti AI, permettendo un'attenzione dettagliata alle esigenze specifiche. Questo livello di personalizzazione è stato elogiato dagli utenti che apprezzano l'adattabilità della piattaforma alle loro esigenze uniche.
- Secondo recensioni verificate, Red Hat OpenShift Data Science è noto per il suo forte supporto e documentazione, che gli utenti trovano estremamente utili. Questo aspetto contribuisce a un'esperienza di onboarding più fluida, particolarmente per i team nuovi ai flussi di lavoro di data science.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme hanno valutazioni simili, IBM watsonx.ai ha un numero significativamente maggiore di recensioni, indicando una base di utenti più ampia e potenzialmente intuizioni più affidabili sulle sue prestazioni e capacità.
- Gli utenti riportano che la caratteristica di containerizzazione di Red Hat OpenShift Data Science offre un approccio unico alla gestione dei flussi di lavoro di data science, permettendo ai team di confezionare modelli e algoritmi finanziari in modo efficace. Questa capacità è vista come un grande vantaggio per le organizzazioni focalizzate sulla coerenza e riproducibilità nei loro progetti di data science.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- I revisori hanno ritenuto che Red Hat OpenShift Data Science soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM watsonx.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Red Hat OpenShift Data Science rispetto a IBM watsonx.ai.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileRed Hat OpenShift Data Science
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Red Hat OpenShift Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
85
8.8
23
Facilità d'uso
8.8
118
8.5
23
Facilità di installazione
8.5
109
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.7
37
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.7
83
8.6
21
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
37
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.9
86
10.0
23
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
Distribuzione
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
Gestione
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Operazioni
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Gestione
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.5
38
8.6
23
Sistema
8.2
31
8.9
22
Sviluppo del Modello
8.7
33
8.8
23
8.2
34
8.8
23
8.7
31
8.7
23
8.2
33
8.6
23
Sviluppo del modello
8.5
32
8.8
23
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
8.5
22
8.9
32
8.3
20
8.6
32
8.6
20
8.1
32
8.3
20
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
32
8.6
20
8.8
32
8.7
21
Distribuzione
8.2
32
8.6
22
8.6
32
8.8
22
8.8
32
8.5
22
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
31
8.3
5
8.8
31
8.7
5
Funzionalità non disponibile
8.7
5
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
Tipo di Dati
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
Tipo di Sintesi
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.8
9
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.4
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.9
8
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
9.0
21
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
9.2
23
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.8
14
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
9
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.7
9
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.3
6
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.4
13
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
7
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
6
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
9.0
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.6
7
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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
IBM watsonx.ai e Red Hat OpenShift Data Science sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Piattaforme MLOps, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Infrastruttura di AI Generativa, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Red Hat OpenShift Data Science non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Red Hat OpenShift Data Science
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
19.2%
Software per computer
10.8%
Consulenza
7.5%
Servizi Finanziari
6.7%
Bancario
5.8%
Altro
50.0%
Ricerca di Mercato
32.0%
Marketing e Pubblicità
20.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.0%
Software per computer
8.0%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
4.0%
Altro
28.0%
Alternative
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