Confronta Posit e Vertex AI 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (48.6% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Paga a consumo Al mese
Posit
Valutazione a Stelle
(569)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (48.6% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su PositVertex AI
Valutazione a Stelle
(650)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Posit eccelle nel fornire un'esperienza user-friendly su misura per i data scientist, con strumenti progettati per affrontare le sfide comuni nell'analisi dei dati. Gli utenti apprezzano come la piattaforma sia costruita da data scientist per data scientist, rendendola particolarmente efficace per il lavoro statistico e l'analisi.
- Gli utenti dicono che Vertex AI si distingue per la sua gestione completa del ciclo di vita del machine learning, semplificando i flussi di lavoro complessi. I revisori evidenziano il suo approccio centralizzato alla costruzione, addestramento e distribuzione dei modelli, che riduce significativamente lo sforzo richiesto per gestire questi processi.
- Secondo le recensioni verificate, Posit ha un forte focus sulla facilità di configurazione e amministrazione, con gli utenti che notano un processo di onboarding fluido. Questo è particolarmente vantaggioso per i team che cercano di integrare rapidamente la piattaforma nei loro flussi di lavoro esistenti.
- I revisori menzionano che l'integrazione senza soluzione di continuità di Vertex AI con Google Cloud ne migliora l'usabilità, permettendo agli utenti di gestire tutto, dalla preparazione dei dati al monitoraggio dei modelli, in un'unica piattaforma organizzata. Questa integrazione è un punto di forza chiave per le aziende già investite nell'ecosistema Google.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Posit ha un punteggio di soddisfazione più alto in aree specifiche come l'addestramento dei modelli e l'ingegneria delle caratteristiche, le prestazioni complessive di Vertex AI sono rafforzate dalla sua vasta base di utenti e dai recenti feedback positivi, indicando una forte presenza sul mercato.
- Gli utenti esprimono che entrambe le piattaforme offrono supporto di qualità, ma Posit riceve elogi per la sua comprensione delle sfide uniche affrontate dai data scientist, che può portare a un'assistenza più su misura. Al contrario, il supporto di Vertex AI è noto per essere efficace ma potrebbe non sempre affrontare direttamente le esigenze specifiche della data science.
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
Nessun prezzo disponibileVertex AI
Try Vertex AI Free
Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- 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
Prova gratuita disponibile
Vertex AI
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
500
8.6
387
Facilità d'uso
8.4
500
8.2
398
Facilità di installazione
8.8
110
8.1
320
Facilità di amministrazione
8.3
92
7.9
149
Qualità del supporto
8.1
407
8.1
363
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
83
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
492
9.2
381
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
8.7
77
Dati insufficienti
9.2
82
Dati insufficienti
8.3
78
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
86
Dati insufficienti
9.3
82
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.6
32
8.2
246
Sistema
9.1
25
8.2
173
Sviluppo del Modello
8.8
20
8.5
208
7.8
21
7.9
181
8.3
22
8.4
206
9.0
21
8.5
208
Sviluppo del modello
9.0
21
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
15
8.3
203
8.5
14
8.5
202
8.7
13
8.2
200
7.6
17
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
17
8.5
167
9.1
18
8.5
166
Distribuzione
8.5
20
8.3
212
8.9
19
8.3
203
8.8
20
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
109
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
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
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
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
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
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
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
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
19.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Ricerca
11.1%
Software per computer
8.6%
Gestione dell'Istruzione
5.6%
Altro
43.0%
Software per computer
18.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.4%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
53.9%
Alternative
Discussioni
Possiamo salvare il nostro processo se non salviamo un progetto?
2 Commenti
SL
Ci sono molti modi per salvare i risultati mentre uno script R viene eseguito, dai un'occhiata alla funzione R saveRDS come esempio.
Per domande come questa...Leggi di più
Quale software viene utilizzato per la programmazione in R?
1 Commento
SH
RStudio è l'IDE più popolare per eseguire programmi R e ha una licenza gratuita. L'ambiente software ufficiale R è un ambiente software libero open-source...Leggi di più
Qual è il modo migliore per eseguire il codice R all'interno di una routine VBA?
1 Commento
PB
Mi sono imbattuto nello stesso tipo di problemi. Poi ho scoperto PowerBI. Con PowerBI, e l'aiuto di PowerQuery, mi sto liberando di tutti i motori VbA per...Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
3 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?
3 Commenti
SA
Google Cloud ML Engine supporta molte librerie software, tra cui TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, ecc....Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
2 Commenti
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
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
