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Confronta IBM watsonx.ai e SAS Visual Data Mining and Machine Learning 
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IBM watsonx.ai
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Scopri di più su SAS Visual Data Mining and Machine LearningRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SAS Visual Data Mining and Machine Learning eccelle nell'ingestione e manipolazione dei dati con un punteggio di 8.8, mentre IBM watsonx.ai ha ricevuto un punteggio inferiore di 8.2 nello stesso ambito, indicando che SAS potrebbe offrire una soluzione più robusta per preparare i dati per l'analisi.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai brilla nell'elaborazione del linguaggio naturale con un punteggio di 8.8, rispetto al punteggio di 7.5 di SAS, suggerendo che le capacità di IBM nel comprendere e generare il linguaggio umano sono superiori, rendendolo una scelta migliore per applicazioni che richiedono un NLP avanzato.
- Gli utenti di G2 evidenziano che SAS Visual Data Mining and Machine Learning offre un'interfaccia drag and drop più user-friendly con un punteggio di 9.0, mentre IBM watsonx.ai ha ottenuto un punteggio di 8.1, indicando che SAS potrebbe essere più facile da navigare e utilizzare efficacemente.
- Gli utenti su G2 riportano che IBM watsonx.ai ha un punteggio più alto di 8.9 per la generazione del linguaggio naturale, rispetto al punteggio di 7.0 di SAS, suggerendo che le funzionalità di IBM per la generazione di testo sono più avanzate e potrebbero portare a migliori esperienze utente in applicazioni che richiedono la generazione di testo.
- I revisori dicono che SAS Visual Data Mining and Machine Learning ha un forte focus sull'addestramento dei modelli con un punteggio di 9.0, mentre IBM watsonx.ai ha ottenuto un punteggio di 8.2, indicando che SAS potrebbe fornire strumenti più efficaci per l'addestramento dei modelli di machine learning.
- Gli utenti riportano che IBM watsonx.ai eccelle nella protezione della privacy dei dati con un punteggio di 8.6, mentre SAS ha ottenuto un punteggio di 8.2, suggerendo che IBM potrebbe offrire funzionalità più robuste per garantire la conformità e la protezione dei dati sensibili.
IBM watsonx.ai vs SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di amministrazione con SAS Visual Data Mining and Machine Learning. I revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare, e entrambi i fornitori rendono ugualmente facile fare affari in generale.
- I revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SAS Visual Data Mining and Machine Learning sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
IBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileSAS Visual Data Mining and Machine Learning
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
IBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
77
8.5
24
Facilità d'uso
8.9
109
8.4
28
Facilità di installazione
8.5
100
8.5
18
Facilità di amministrazione
8.7
36
8.9
14
Qualità del supporto
8.8
76
9.0
23
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
36
8.9
15
Direzione del prodotto (% positivo)
9.9
79
9.1
25
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
8.6
36
8.4
8
Sistema
8.2
31
8.8
8
Sviluppo del Modello
8.6
32
8.1
7
8.2
32
9.0
7
8.7
31
8.6
7
8.4
32
9.0
7
Sviluppo del modello
8.5
32
7.5
6
Servizi di Machine/Deep Learning
Funzionalità non disponibile
8.7
5
8.9
32
7.5
6
8.6
32
7.0
5
8.1
32
8.6
7
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
32
8.7
5
8.8
32
8.6
7
Distribuzione
8.2
32
8.9
6
8.6
32
8.3
6
8.8
32
8.6
7
Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
31
Dati insufficienti
8.8
31
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
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
7
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.3
7
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
9.3
7
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
22
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
7
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
6
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)
8.1
6
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)
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.6
6
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
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
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
9.0
7
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
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.1
9
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
9.0
10
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
11
Dati insufficienti
9.1
11
Dati insufficienti
9.1
11
Dati insufficienti
8.5
9
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM watsonx.ai e SAS Visual Data Mining and Machine Learning 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
SAS Visual Data Mining and Machine Learning è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM watsonx.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
Software per computer
48.0%
Bancario
6.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.3%
Gestione dell'Istruzione
5.3%
Servizi Finanziari
4.0%
Altro
30.7%
Alternative
Discussioni
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
SAS Visual Data Mining and Machine Learning non ha discussioni con risposte
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