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Piccola Impresa (42.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (43.5% delle recensioni)
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Altair AI Studio
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Altair AI Studio eccelle nella sua funzionalità di trascinamento e rilascio, ottenendo un punteggio di 9,2, il che consente un'esperienza utente più intuitiva rispetto al punteggio di Anaconda di 7,8. I revisori menzionano che questa caratteristica riduce significativamente la curva di apprendimento per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che Anaconda offre un supporto linguistico superiore con un punteggio di 8,7, rendendolo una scelta preferita per gli utenti che richiedono un'ampia compatibilità con i linguaggi di programmazione, mentre Altair AI Studio ha ottenuto un punteggio inferiore di 8,0.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di addestramento dei modelli di Anaconda sono robuste, con un punteggio di 8,9, che è superiore al punteggio di Altair AI Studio di 8,4. I revisori affermano che questo rende Anaconda un'opzione migliore per gli utenti focalizzati sull'apprendimento profondo e lo sviluppo di modelli.
- Gli utenti di G2 segnalano che le funzionalità di ingestione e manipolazione dei dati di Altair AI Studio sono efficaci, con un punteggio di 8,6, ma Anaconda lo supera leggermente con un punteggio di 8,8. Gli utenti menzionano che questo rende Anaconda più efficiente nella gestione di grandi set di dati.
- I revisori menzionano che la qualità del supporto di Anaconda è leggermente migliore, con un punteggio di 8,6 rispetto all'8,5 di Altair AI Studio. Gli utenti affermano che un supporto tempestivo ed efficace può essere cruciale per la risoluzione dei problemi durante progetti critici.
- Gli utenti segnalano che, sebbene entrambi i prodotti abbiano valutazioni simili di 4,6 stelle, il segmento di mercato più ampio di Anaconda nello spazio aziendale (39,8% delle recensioni) suggerisce che potrebbe essere più adatto per le grandi organizzazioni, mentre Altair AI Studio è preferito dalle piccole imprese (42,7% delle recensioni).
Altair AI Studio vs Anaconda AI Platform
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Altair AI Studio più facile da usare e configurare. Tuttavia, Anaconda AI Platform è più facile da amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Anaconda AI Platform nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Anaconda AI Platform soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Altair AI Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Altair AI Studio sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Anaconda AI Platform rispetto a Altair AI Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Altair AI Studio
Nessun prezzo disponibileAnaconda AI Platform
Free
Gratuito
1 User Con acquisto una tantum
- Basic workspace for the student or practitioner
- 5GB for shareable, cloud-hosted notebooks
- Thousands of curated packages
Prova Gratuita
Altair AI Studio
Prova gratuita disponibile
Anaconda AI Platform
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
422
9.0
146
Facilità d'uso
8.8
421
8.7
154
Facilità di installazione
9.0
124
8.5
81
Facilità di amministrazione
8.4
104
8.7
24
Qualità del supporto
8.5
351
8.4
127
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
93
9.1
21
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
408
9.2
138
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme di analisiNascondi 48 CaratteristicheMostra 48 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Preparazione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Modellazione e fusione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme Analitiche - AI Agente
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
Self Service
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione e Integrazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi Avanzata
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni e Scalabilità - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Analisi Avanzata e Modellazione - Piattaforme Analitiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Capacità di IA agentica - Piattaforme di analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Personalizzata - Piattaforme di Analisi
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
7.9
72
8.1
128
Sistema
8.5
52
8.6
110
Sviluppo del Modello
7.7
33
8.5
110
9.1
57
7.8
104
8.5
54
8.2
112
8.4
52
8.5
114
Sviluppo del modello
8.4
47
8.3
102
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
30
8.2
107
7.9
35
8.5
109
7.5
23
8.4
108
8.4
39
8.4
106
Servizi di Machine/Deep Learning
7.6
32
8.5
102
8.3
35
8.4
99
Distribuzione
8.0
38
8.2
109
8.3
37
8.5
114
8.5
34
8.3
112
Intelligenza Artificiale Generativa
6.7
6
8.2
57
6.7
6
7.8
55
6.4
6
6.9
55
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
7.4
43
Dati insufficienti
7.5
43
Dati insufficienti
7.9
43
Dati insufficienti
7.7
42
Dati insufficienti
7.9
40
Dati insufficienti
7.3
44
Dati insufficienti
7.6
43
Imposta
8.0
5
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Dati
8.0
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Analisi
8.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
6.0
5
Dati insufficienti
Personalizzazione
8.3
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Strumento Statistico
7.9
176
Dati insufficienti
8.9
249
Dati insufficienti
8.6
266
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.8
283
Dati insufficienti
8.6
269
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.9
275
Dati insufficienti
8.0
251
Dati insufficienti
7.9
254
Dati insufficienti
8.2
226
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
7.2
6
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Altair AI Studio e Anaconda AI Platform sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Altair AI Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Anaconda AI Platform non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Altair AI Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Anaconda AI Platform
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
18.3%
Gestione dell'Istruzione
15.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.1%
Ricerca
6.8%
Software per computer
6.8%
Altro
43.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.1%
Software per computer
20.4%
Istruzione Superiore
7.0%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Ricerca
4.3%
Altro
39.2%
Discussioni
How to predict 8 test values using 12 other test values. 500 data points available for each tests. Also what should I do to find a relation between parameters.
3 Commenti
NJ
Ciao Daniel,
Sì, hai ragione, impostare ciascuno degli 8 come funzione di quei 12 e utilizzare una semplice regressione risolve il problema. Ho provato in...Leggi di più
Come posso implementare con successo un processo progettato in Rapidminer sul campo?
1 Commento
II
primo, determina l'oggetto dati che verrà elaborato in RapidMiner, i dati utilizzati non sono strutturati e non derivano dai risultati del...Leggi di più
Qual è il miglior strumento per l'analisi predittiva per le industrie manifatturiere?
1 Commento
FZ
RapidMiner ha un flusso di lavoro iniziale per la manutenzione predittiva. Potresti iniziare a sperimentare rapidamente e poi perfezionare il modello.Leggi di più
Anaconda è gratuito per le aziende?
2 Commenti
SP
Non so, ma è gratuito per gli studenti. Se sei uno studente, allora puoi installarlo e usarlo gratuitamente.Leggi di più
Come creare l'ambiente privato in Anaconda?
1 Commento
G2
Dopo aver aperto ANACONDA, c'è l'opzione Ambiente sotto Home, cliccando su crea possiamo creare ambienti privati, inoltre se hai già un ambiente privato,...Leggi di più
C'è un modo per dire addio a pip install in Anaconda Enterprise
1 Commento
A_
Non ancora al momentoLeggi di più
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