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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendolo uno strumento potente per chi cerca di ottimizzare i propri processi.
- Gli utenti dicono che RapidCanvas si distingue per le sue caratteristiche collaborative, in particolare nel brainstorming e nella pianificazione dei progetti. I revisori hanno notato che aiuta i team a organizzare le idee visivamente, trasformando le discussioni in passi concreti, il che è particolarmente vantaggioso per i team remoti che cercano chiarezza e coordinazione.
- Secondo le recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo significativamente più alto, indicando che gli utenti si sentono più positivi riguardo alla loro esperienza con la piattaforma. Questo si riflette nei feedback che lodano la sua integrazione senza soluzione di continuità con Google Cloud, che migliora l'esperienza utente.
- I revisori menzionano che RapidCanvas offre un'interfaccia intuitiva di drag-and-drop, rendendo la visualizzazione dei dati accessibile senza richiedere competenze tecniche avanzate. Gli utenti apprezzano quanto rapidamente possano trasformare dati grezzi in dashboard interattivi, il che è un grande vantaggio per i team che necessitano di visualizzare i dati in modo efficiente.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Vertex AI ha un set di funzionalità robusto per l'addestramento e il deployment dei modelli, alcuni utenti trovano difficile adattarlo alle loro esigenze specifiche di flusso di lavoro, indicando potenziali ostacoli di configurazione. Questo contrasta con RapidCanvas, dove gli utenti riportano un'esperienza di configurazione più fluida e un coinvolgimento di supporto durante le fasi iniziali del progetto.
- Gli utenti riportano che RapidCanvas fornisce un supporto eccellente, con valutazioni elevate per qualità e reattività. Questo livello di supporto è cruciale per i team che potrebbero aver bisogno di assistenza durante la configurazione del progetto, rendendolo una scelta favorevole per coloro che danno priorità al servizio clienti.
RapidCanvas vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato RapidCanvas più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con RapidCanvas nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che RapidCanvas 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 RapidCanvas sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di RapidCanvas rispetto a Vertex AI.
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
30
8.6
381
Facilità d'uso
8.7
31
8.2
392
Facilità di installazione
9.1
22
8.1
315
Facilità di amministrazione
9.3
15
7.9
147
Qualità del supporto
9.6
31
8.1
356
the product è stato un buon partner negli affari?
9.8
15
8.3
141
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
29
9.2
375
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
74
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
72
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
8.3
36
Dati insufficienti
8.5
36
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
24
8.2
238
Sistema
8.9
22
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.4
23
8.4
205
8.9
24
7.9
180
8.8
24
8.4
203
9.1
24
8.5
208
Sviluppo del modello
9.0
21
8.2
166
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
23
8.2
202
8.6
22
8.5
200
8.6
22
8.2
197
9.4
21
8.2
179
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
20
8.5
166
8.8
20
8.4
163
Distribuzione
9.3
20
8.3
207
9.4
18
8.3
198
9.6
19
8.5
202
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
20
8.3
107
8.4
19
8.3
104
7.5
19
8.1
104
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
36
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.7
37
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
7.5
35
Dati insufficienti
7.6
35
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
35
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.6
30
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
33
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.1
30
Dati insufficienti
8.4
30
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
8.9
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
8.9
23
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
24
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
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
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
22
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
8.1
28
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
RapidCanvas e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
RapidCanvas non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
RapidCanvas
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
Software per computer
15.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Servizi Finanziari
9.4%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
6.3%
Ricerca
6.3%
Altro
50.0%
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
Discussioni
RapidCanvas non ha discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
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What software libraries does cloud ML engine support?
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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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