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Confronta Altair AI Studio e Google Cloud AutoML 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Altair AI Studio
Valutazione a Stelle
(508)4.6 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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(22)4.1 su 5
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Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su Google Cloud AutoMLRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Altair AI Studio eccelle nella facilità di configurazione con un punteggio di 9,1, rendendolo una scelta preferita per coloro che danno priorità a un processo di onboarding rapido. Al contrario, Google Cloud AutoML ha un punteggio inferiore di 7,3, indicando un'esperienza di configurazione più complessa.
- I revisori menzionano che Altair AI Studio offre una funzionalità di drag-and-drop superiore con un punteggio di 9,2, che migliora l'esperienza utente per gli utenti non tecnici. Google Cloud AutoML, pur essendo funzionale, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 9,1, suggerendo che potrebbe non essere così intuitivo per i principianti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di data mining di Altair AI Studio sono valutate a 9,0, dimostrando la sua forza nell'estrarre preziose intuizioni dai dati. Google Cloud AutoML, d'altra parte, ha una valutazione inferiore di 7,8 per le sue funzionalità di data mining, indicando che potrebbe non essere così robusto in quest'area.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di addestramento del modello di Altair AI Studio sono valutate a 8,4, il che è competitivo, ma Google Cloud AutoML brilla con un punteggio più alto di 8,6, suggerendo che potrebbe offrire opzioni più avanzate per l'addestramento del modello.
- I revisori menzionano che Altair AI Studio fornisce una migliore qualità complessiva del supporto con un punteggio di 8,5, che è cruciale per gli utenti che potrebbero aver bisogno di assistenza. La qualità del supporto di Google Cloud AutoML è valutata a 7,6, indicando potenziali sfide nel ricevere aiuto tempestivo.
- Gli utenti dicono che gli strumenti di visualizzazione dei dati di Altair AI Studio sono altamente valutati, contribuendo a una migliore comprensione delle intuizioni sui dati, mentre le funzionalità di visualizzazione di Google Cloud AutoML, sebbene funzionali, non ricevono lo stesso livello di apprezzamento, suggerendo una lacuna nella soddisfazione degli utenti in quest'area.
Altair AI Studio vs Google Cloud AutoML
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Altair AI Studio più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Altair AI Studio nel complesso.
- Altair AI Studio e Google Cloud AutoML soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- 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 Google Cloud AutoML rispetto a Altair AI Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Altair AI Studio
Nessun prezzo disponibileGoogle Cloud AutoML
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Altair AI Studio
Prova gratuita disponibile
Google Cloud AutoML
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
422
8.6
14
Facilità d'uso
8.8
421
8.6
14
Facilità di installazione
9.0
124
7.4
11
Facilità di amministrazione
8.4
104
7.9
12
Qualità del supporto
8.5
351
7.5
14
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
93
8.3
11
Direzione del prodotto (% positivo)
8.8
408
8.9
11
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
Dati insufficienti
Sistema
8.5
52
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
7.7
33
Dati insufficienti
9.1
57
Dati insufficienti
8.5
54
Dati insufficienti
8.4
52
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
47
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.7
30
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
7.5
23
Dati insufficienti
8.4
39
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
7.6
32
Dati insufficienti
8.3
35
Dati insufficienti
Distribuzione
8.0
38
Dati insufficienti
8.3
37
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
6.7
6
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.4
6
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
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 Google Cloud AutoML sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
Altair AI Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Piattaforme di analisi, Analisi Predittiva, e Infrastruttura di AI Generativa
Google Cloud AutoML 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.)
Google Cloud AutoML
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%
Ricerca
13.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.6%
Software per computer
9.1%
Sviluppo del programma
4.5%
Prodotti farmaceutici
4.5%
Altro
54.5%
Alternative
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
Google Cloud AutoML non ha discussioni con risposte
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