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Confronta Personalizer e Vertex AI 
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Piccola Impresa (42.9% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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Personalizer
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(21)4.1 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.9% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su PersonalizerVertex AI
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Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Personalizer eccelle per facilità d'uso con un punteggio di 9.0, rendendolo una scelta preferita per le piccole imprese che cercano un'implementazione semplice. Al contrario, Vertex AI, pur essendo ancora user-friendly, ha un punteggio leggermente inferiore di 8.3, che alcuni recensori menzionano possa portare a una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- I recensori menzionano che la forte performance di Personalizer nella direzione del prodotto (4.7) indica un impegno per il miglioramento continuo e l'innovazione, mentre il punteggio più alto di Vertex AI di 9.1 in quest'area suggerisce una roadmap più robusta e fiducia degli utenti negli aggiornamenti futuri.
- Gli utenti di G2 evidenziano la forte qualità del supporto di Personalizer con un punteggio di 8.6, notando che la reattività e l'utilità del team di supporto migliorano significativamente la loro esperienza. Al contrario, il punteggio di qualità del supporto di Vertex AI di 8.2, sebbene ancora buono, è stato descritto dagli utenti come meno reattivo durante i periodi di punta.
- Gli utenti su G2 segnalano che la flessibilità di distribuzione di Personalizer, in particolare nel supporto di linguaggi e framework, ottiene un punteggio di 8.4, il che è vantaggioso per le aziende con stack tecnologici diversificati. Vertex AI eguaglia questo con un 8.6 in flessibilità linguistica, ma alcuni utenti menzionano che il suo processo di distribuzione può essere più complesso.
- I recensori menzionano che la velocità di inferenza AI di Personalizer (8.6) è una caratteristica distintiva, permettendo risposte rapide in applicazioni in tempo reale. In confronto, la velocità di inferenza di Vertex AI è valutata a 8.5, che, sebbene competitiva, è stata notata dagli utenti come leggermente più lenta in scenari ad alta domanda.
- Gli utenti dicono che le capacità di addestramento del modello di Personalizer ottengono un punteggio di 8.5, che è lodato per la sua interfaccia intuitiva e algoritmi efficaci. Anche Vertex AI ottiene un punteggio di 8.5 nell'addestramento del modello, ma alcuni utenti segnalano che le sue funzionalità avanzate possono essere opprimenti per coloro che non hanno un forte background tecnico.
Personalizer vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Personalizer più facile da usare e amministrare. I revisori hanno anche ritenuto che Personalizer fosse più facile per fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che Personalizer 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 Personalizer sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Personalizer.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Personalizer
Nessun prezzo disponibileVertex AI
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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
Personalizer
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.5
13
8.6
359
Facilità d'uso
9.0
13
8.2
368
Facilità di installazione
8.1
13
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.1
13
7.9
141
Qualità del supporto
8.6
11
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
9.0
13
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
4.7
11
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
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
8.9
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Personalizer e Vertex AI sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
Personalizer non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Personalizer
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
Internet
9.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.5%
Servizi Finanziari
9.5%
Software per computer
9.5%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
4.8%
Altro
57.1%
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
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