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Confronta NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) e Syte 
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NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Valutazione a Stelle
(23)4.5 su 5
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Pros & Cons
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che il sistema di addestramento GPU per l'apprendimento profondo di NVIDIA (DIGITS) eccelle nel Training del Modello con un punteggio di 8.5, offrendo capacità robuste per l'addestramento delle reti neurali, mentre le funzionalità di addestramento del modello di Syte sono considerate meno complete, portando a un punteggio di 8.2.
- I revisori menzionano che Syte brilla nella Qualità del Supporto, raggiungendo un alto punteggio di 9.6, che gli utenti apprezzano per la sua reattività e disponibilità, mentre DIGITS ha un punteggio di qualità del supporto inferiore di 7.8, indicando potenziali sfide nell'assistenza agli utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la Facilità d'Uso di Syte è superiore, con un punteggio di 9.0, rendendolo più accessibile per gli utenti senza un ampio background tecnico, mentre DIGITS, con un punteggio di 8.3, potrebbe richiedere più competenze tecniche per essere navigato efficacemente.
- Gli utenti su G2 riportano che NVIDIA DIGITS offre forti capacità di Rilevamento Immagini Personalizzato, con un punteggio di 9.2, particolarmente vantaggioso per gli utenti che necessitano di soluzioni su misura, mentre le offerte di Syte in quest'area sono meno specializzate, portando a un punteggio inferiore.
- I revisori menzionano che la funzione di Raccomandazioni di Prodotto di Syte è altamente valutata a 9.0, fornendo suggerimenti efficaci che migliorano il coinvolgimento degli utenti, mentre DIGITS, sebbene competente, non raggiunge questo livello di prestazioni, ottenendo un punteggio di 8.6.
- Gli utenti dicono che NVIDIA DIGITS ha un forte focus sulle Capacità di Apprendimento Profondo, cruciale per gli utenti avanzati che cercano di sfruttare la tecnologia all'avanguardia, mentre Syte, sebbene efficace, non enfatizza questo aspetto così fortemente, portando alla percezione di essere più adatto per un uso generale.
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) vs Syte
- I revisori hanno ritenuto che Syte soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS).
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Syte sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Syte rispetto a NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS).
Prezzi
Prezzo di Ingresso
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Nessun prezzo disponibileSyte
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- Ricerca sul Sito Aumentata: Fornisci l'esperienza di ricerca più rilevante e ad alta conversione con tag arricchiti dall'AI e NLP
- Descrizioni dei Prodotti: Crea automaticamente descrizioni dei prodotti in diverse lingue
Prova Gratuita
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Nessuna informazione sulla prova disponibileSyte
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.1
12
8.8
53
Facilità d'uso
8.3
12
9.0
53
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.2
29
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
8.3
30
Qualità del supporto
7.8
12
9.6
52
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
9.6
29
Direzione del prodotto (% positivo)
4.2
8
9.5
49
Caratteristiche per Categoria
Pianificazione dell'assortimento al dettaglioNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Merce
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Reportistica e Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Pianificazione e Ottimizzazione dell'Assortimento
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione dell'e-commerceNascondi 23 CaratteristicheMostra 23 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
16
Comportamento dei visitatori
Dati insufficienti
7.8
12
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
7.6
9
Modelli
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
8.8
10
Personalizzazione
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.1
8
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
8.8
10
Dati insufficienti
8.3
11
Dati insufficienti
8.6
13
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Multicanale
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
12
Amministrazione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.5
12
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
AI agentico - Personalizzazione dell'e-commerce
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Merchandising
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.8
8
Amministrazione
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
7
Imposta ricerca
Dati insufficienti
8.3
15
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
9.0
15
Dati insufficienti
8.5
10
Scoperta del prodotto
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.6
19
Dati insufficienti
8.2
17
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.6
22
Integrazione
Dati insufficienti
8.2
20
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
8.5
14
Riconoscimento delle immaginiNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
27
Tipo di riconoscimento
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.0
25
Dati insufficienti
9.1
11
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Riconoscimento facciale
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Etichettatura
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.6
11
Dati insufficienti
9.2
18
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
17
Commercio dal vivoNascondi 23 CaratteristicheMostra 23 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Coinvolgimento
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
Integrazione
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
Vendita dal vivo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Rete Neurale ArtificialeNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Principale - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Avanzate - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Rete Neurale Artificiale
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
Agente AI - Negozio SAP
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
AWS MarketplaceNascondi 3 CaratteristicheMostra 3 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Agentic AI - AWS Marketplace
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) e Syte sono categorizzati comeRiconoscimento delle immagini
Categorie uniche
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) è categorizzato comeRete Neurale Artificiale e AWS Marketplace
Syte è categorizzato comeNegozio SAP, Ricerca E-Commerce, Personalizzazione dell'e-commerce, Pianificazione dell'assortimento al dettaglio, E-Merchandising, e Commercio dal vivo
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Syte
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
Software per computer
40.9%
Semiconduttori
9.1%
Hardware del computer
9.1%
Ricerca
4.5%
Assicurazione
4.5%
Altro
31.8%
Vendita al dettaglio
41.3%
Abbigliamento e Moda
29.3%
Beni di Lusso e Gioielli
13.3%
Mobili
6.7%
Tessuti
4.0%
Altro
5.3%
Discussioni
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) non ha discussioni con risposte
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