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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Posit eccelle in Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 9.1, rendendo più facile preparare i dati per l'analisi. Al contrario, Vertex AI ha ricevuto un punteggio inferiore di 8.3 in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero trovarlo meno efficiente per i compiti di preparazione dei dati.
- I recensori menzionano che Posit offre capacità superiori di Addestramento del Modello, con un punteggio di 9.1 rispetto all'8.5 di Vertex AI. Gli utenti apprezzano l'interfaccia intuitiva e le funzionalità robuste che facilitano un addestramento efficace del modello in Posit.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le funzionalità di Visualizzazione dei Dati di Posit sono altamente valutate a 8.9, fornendo agli utenti strumenti potenti per creare rappresentazioni visive perspicaci dei loro dati. Vertex AI, sebbene competente, ha ottenuto un punteggio leggermente inferiore di 8.5, suggerendo che gli utenti potrebbero trovare Posit più efficace per le esigenze di visualizzazione.
- Gli utenti su G2 riportano che Posit ha un'interfaccia di Reportistica più user-friendly con un punteggio di 8.2, che semplifica il processo di generazione e personalizzazione dei report. Le capacità di reportistica di Vertex AI, sebbene funzionali, non hanno ricevuto lo stesso livello di apprezzamento.
- I recensori menzionano che Posit brilla nelle funzionalità di Collaborazione, con un punteggio di 8.1, che facilita il lavoro di squadra e la condivisione di intuizioni tra gli utenti. In confronto, gli strumenti di collaborazione di Vertex AI hanno ottenuto un punteggio inferiore di 7.9, indicando potenziali limitazioni nelle funzionalità collaborative.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di Controllo della Qualità di Posit sono robuste, con un punteggio di 8.7, che aiuta a garantire l'integrità e l'accuratezza dei dati. Vertex AI, con un punteggio di 8.4, potrebbe non fornire lo stesso livello di garanzia per gli utenti concentrati sul mantenimento di standard di dati di alta qualità.
Posit vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Posit più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Posit nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Posit soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Posit e Vertex AI forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Posit.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Posit
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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
Posit
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
496
8.6
359
Facilità d'uso
8.3
496
8.2
368
Facilità di installazione
8.8
106
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.3
90
7.9
141
Qualità del supporto
8.1
403
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
81
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
488
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
8.7
76
Dati insufficienti
9.2
82
Dati insufficienti
8.2
76
Dati insufficienti
Capacità
9.0
89
Dati insufficienti
8.9
67
Dati insufficienti
8.9
55
Dati insufficienti
8.8
59
Dati insufficienti
Metodologia
9.1
77
Dati insufficienti
9.5
85
Dati insufficienti
9.3
82
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
8.6
29
8.2
214
Sistema
9.1
25
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.8
19
8.4
202
7.8
21
7.9
179
8.3
21
8.4
200
9.0
21
8.5
202
Sviluppo del modello
9.0
20
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
15
8.2
200
8.5
14
8.4
196
8.7
13
8.2
195
7.6
17
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
17
8.5
165
9.1
18
8.4
163
Distribuzione
8.4
19
8.2
193
8.9
18
8.3
194
8.7
19
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
Elaborazione e Distribuzione di Big DataNascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche
8.5
11
Dati insufficienti
Database
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Integrazioni
8.3
5
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Piattaforma
7.9
8
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
Elaborazione
8.3
5
Dati insufficienti
8.1
8
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
Posit e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Posit è categorizzato comeAnalisi Statistica e Elaborazione e Distribuzione di Big Data
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Posit
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
19.1%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.6%
Ricerca
11.2%
Software per computer
8.7%
Gestione dell'Istruzione
5.6%
Altro
42.8%
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%
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