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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nelle sue capacità di Generazione di Testo AI, ottenendo un punteggio di 8.3, mentre MATLAB è leggermente indietro con 8.0. I revisori menzionano che l'integrazione di Vertex AI con Google Cloud migliora le sue funzionalità di generazione di testo, rendendolo una scelta preferita per coloro che si concentrano su compiti di linguaggio naturale.
- I revisori menzionano che MATLAB brilla negli Algoritmi Predefiniti, raggiungendo un punteggio di 9.0 rispetto all'8.4 di Vertex AI. Gli utenti apprezzano l'ampia libreria di algoritmi di MATLAB, che semplifica il processo di implementazione di modelli complessi, particolarmente in contesti accademici e aziendali.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le funzionalità di Ingestione e Manipolazione Dati di Vertex AI sono robuste, con un punteggio di 8.2, ma MATLAB lo supera leggermente con un punteggio di 8.5. I revisori dicono che le capacità di gestione dei dati di MATLAB sono particolarmente vantaggiose per gli utenti che si occupano di grandi set di dati in applicazioni ingegneristiche.
- Gli utenti di G2 segnalano che entrambi i prodotti sono comparabili nella Comprensione del Linguaggio Naturale, con entrambi che ottengono un punteggio di 8.5. Tuttavia, i revisori menzionano che l'integrazione di Vertex AI con altri servizi Google offre un'esperienza più fluida per gli utenti già inseriti nell'ecosistema Google.
- Gli utenti dicono che la Facilità di Installazione di MATLAB è superiore, con un punteggio di 8.6 rispetto all'8.1 di Vertex AI. I revisori menzionano che il processo di installazione di MATLAB è semplice, rendendolo più accessibile per i nuovi utenti, specialmente in ambienti aziendali.
- I revisori menzionano che la Direzione del Prodotto di Vertex AI è promettente, con un punteggio di 9.2, indicando un forte impegno per l'innovazione. Al contrario, il punteggio di 8.8 di MATLAB suggerisce un approccio più stabile ma meno aggressivo verso nuove funzionalità, che può attrarre utenti in cerca di affidabilità piuttosto che di cambiamenti rapidi.
MATLAB vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato MATLAB più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con MATLAB nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che MATLAB soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che MATLAB sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a MATLAB.
Prezzi
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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
Prova Gratuita
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
666
8.6
359
Facilità d'uso
8.3
675
8.2
368
Facilità di installazione
8.6
77
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.4
41
7.9
141
Qualità del supporto
8.6
619
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.4
38
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
664
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Designa
8.4
147
Dati insufficienti
8.2
164
Dati insufficienti
8.1
166
Dati insufficienti
8.0
141
Dati insufficienti
Strumenti
8.4
127
Dati insufficienti
8.5
150
Dati insufficienti
8.4
132
Dati insufficienti
Lavora
8.8
159
Dati insufficienti
8.9
161
Dati insufficienti
8.7
145
Dati insufficienti
8.3
135
Dati insufficienti
8.4
141
Dati insufficienti
Ambiente
8.4
163
Dati insufficienti
8.7
162
Dati insufficienti
8.4
138
Dati insufficienti
8.8
177
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
115
8.2
214
Sistema
8.5
74
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.5
96
8.4
202
8.6
94
7.9
179
9.0
102
8.4
200
8.6
98
8.5
202
Sviluppo del modello
8.7
79
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.8
88
8.2
200
8.3
78
8.4
196
8.2
76
8.2
195
8.6
90
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
69
8.5
165
8.7
77
8.4
163
Distribuzione
8.4
82
8.2
193
8.7
92
8.3
194
8.4
93
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.0
14
8.3
102
8.3
14
8.2
102
7.5
14
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
8.7
10
8.1
34
8.7
10
7.8
34
7.8
10
7.7
34
9.0
10
7.8
34
7.8
10
8.4
34
7.7
10
7.8
34
8.0
10
7.9
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
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
23
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
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
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
Trasformazione dei dati
8.7
73
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
45
|
Verificato
Dati insufficienti
Connettività
8.3
47
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
50
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
60
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
52
|
Verificato
Dati insufficienti
Operazioni
9.1
73
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
68
|
Verificato
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.8
60
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
36
|
Verificato
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
MATLAB e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
MATLAB è categorizzato comeAnalisi dei Big Data e Simulazione e CAE
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
MATLAB
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
Istruzione Superiore
15.6%
Ricerca
12.9%
Software per computer
6.9%
Ingegneria Meccanica o Industriale
6.8%
Gestione dell'Istruzione
6.2%
Altro
51.6%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
Qualche buon sito web per discutere della programmazione in Matlab?
3 Commenti
TD
Il sito di Mathworks sarebbe un posto migliore poiché è il sito ufficiale dei produttori di Matlab.Leggi di più
Posso usare Matlab gratuitamente?
3 Commenti
PC
Puoi utilizzare la versione di prova di MATLAB gratuitamente. Inoltre, se segui corsi online ad esempio da Coursera, ti permettono di utilizzare MATLAB...Leggi di più
È possibile controllare l'output del terminale di Simulink se non sto usando un oscilloscopio?
2 Commenti
MA
Sì, se hai preparato fin dall'inizio il blocco "to work space" per tutti i modelli Simulink, puoi visualizzare qualsiasi variabile desideri.Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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