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Confronta SAS Visual Data Mining and Machine Learning e Vertex AI 
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SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nella sua funzione di Alta Disponibilità AI, ottenendo un punteggio di 9.2, che garantisce prestazioni e affidabilità costanti, mentre SAS Visual Data Mining and Machine Learning, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.9 in quest'area.
- I revisori menzionano che SAS Visual Data Mining and Machine Learning brilla nelle sue capacità di Addestramento del Modello, raggiungendo un punteggio di 9.0, che è superiore al punteggio di 8.5 di Vertex AI, indicando un ambiente di addestramento più robusto per gli utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI offre una velocità di Inferenza AI superiore con un punteggio di 8.6, rendendolo una scelta preferita per applicazioni che richiedono tempi di risposta rapidi, mentre SAS Visual Data Mining and Machine Learning non fornisce un punteggio specifico per questa caratteristica.
- Gli utenti su G2 riportano che SAS Visual Data Mining and Machine Learning ha un'interfaccia Drag and Drop più user-friendly, ottenendo un punteggio di 9.0 rispetto al 7.9 di Vertex AI, che può migliorare significativamente l'esperienza utente per coloro meno familiari con la programmazione.
- I revisori menzionano che le capacità di integrazione di Vertex AI sono valutate a 8.5, permettendo connessioni senza soluzione di continuità con varie fonti di dati, mentre le caratteristiche di integrazione di SAS Visual Data Mining and Machine Learning non sono valutate così altamente, indicando una potenziale limitazione in termini di flessibilità.
- Gli utenti dicono che SAS Visual Data Mining and Machine Learning fornisce un supporto migliore per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale, ottenendo un punteggio di 7.5, rispetto all'8.6 di Vertex AI, che può influenzare gli utenti focalizzati sull'analisi dei dati testuali e sulle applicazioni.
SAS Visual Data Mining and Machine Learning vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato SAS Visual Data Mining and Machine Learning più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con SAS Visual Data Mining and Machine Learning nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SAS Visual Data Mining and Machine Learning sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a SAS Visual Data Mining and Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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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
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
24
8.6
359
Facilità d'uso
8.4
28
8.2
368
Facilità di installazione
8.5
18
8.1
291
Facilità di amministrazione
8.9
14
7.9
142
Qualità del supporto
9.0
23
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.9
15
8.2
136
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
25
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
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
8.4
8
8.2
214
Sistema
8.8
8
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.1
7
8.5
202
9.0
7
7.9
179
8.6
7
8.4
200
9.0
7
8.5
202
Sviluppo del modello
7.5
6
8.3
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
5
8.2
200
7.5
6
8.4
196
7.0
5
8.2
195
8.6
7
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
5
8.5
165
8.6
7
8.5
163
Distribuzione
8.9
6
8.2
193
8.3
6
8.3
194
8.6
7
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.0
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
9.0
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
9.0
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
23
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
9.1
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
23
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
Strumento Statistico
8.1
8
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.1
9
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.5
10
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
11
Dati insufficienti
9.1
11
Dati insufficienti
9.1
11
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
SAS Visual Data Mining and Machine Learning e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
SAS Visual Data Mining and Machine Learning è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
SAS Visual Data Mining and Machine Learning
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
48.0%
Bancario
6.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.3%
Gestione dell'Istruzione
5.3%
Servizi Finanziari
4.0%
Altro
30.7%
Software per computer
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.2%
Alternative
Discussioni
SAS Visual Data Mining and Machine Learning non ha discussioni con risposte
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