Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta TensorFlow e Vertex AI 
Prodotti in evidenza
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (51.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.2% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Paga a consumo Al mese
TensorFlow
Valutazione a Stelle
(136)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (51.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su TensorFlowVertex AI
Valutazione a Stelle
(628)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.2% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
Prova gratuita disponibile
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 Vertex AI eccelle nell'esperienza utente, con molti che lodano il suo design intuitivo che semplifica il processo di sviluppo dei modelli di machine learning. Gli utenti apprezzano come possano passare senza problemi dalla sperimentazione nei notebook al dispiegamento di pipeline di produzione senza il fastidio di dover gestire più strumenti.
- Gli utenti dicono che TensorFlow è una scelta forte per coloro che si concentrano su compiti complessi di reti neurali, con un revisore che evidenzia la sua efficienza nello sviluppo di applicazioni di rilevamento facciale. Questa capacità lo rende una scelta preferita per gli utenti che necessitano di strumenti robusti per progetti di machine learning intricati.
- Secondo le recensioni verificate, il processo di implementazione di Vertex AI è notevolmente rapido e user-friendly, con utenti recenti che sottolineano la facilità di navigazione nei compiti di sviluppo AI. Questa facilità d'uso è un vantaggio significativo per i team che cercano di accelerare le loro iniziative di machine learning.
- I revisori menzionano che mentre TensorFlow ha una solida reputazione per le sue potenti funzionalità, alcuni utenti lo trovano meno accessibile per i principianti. Un utente ha notato la ripida curva di apprendimento rispetto ad altre piattaforme, che può rappresentare una sfida per chi è nuovo al machine learning.
- I revisori di G2 evidenziano la qualità del supporto per TensorFlow, notando che ha una valutazione leggermente più alta in quest'area. Gli utenti apprezzano le risorse disponibili per la risoluzione dei problemi e la guida, che possono essere cruciali per i team che navigano in progetti complessi.
- Gli utenti riportano che le capacità di Vertex AI nell'ingestione dei dati e nell'addestramento dei modelli sono impressionanti, con molti che trovano l'accuratezza e l'autenticità delle sue risposte AI particolarmente utili. Questa caratteristica è essenziale per i team che danno priorità a risultati affidabili nelle loro applicazioni di machine learning.
TensorFlow vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che TensorFlow sia più facile da configurare e fare affari in generale. Entrambi i prodotti erano ugualmente facili da amministrare.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow 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 TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, TensorFlow e Vertex AI hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
TensorFlow
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
TensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
119
8.6
376
Facilità d'uso
8.0
123
8.2
385
Facilità di installazione
8.3
101
8.1
308
Facilità di amministrazione
7.9
39
7.9
144
Qualità del supporto
8.7
106
8.1
351
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
36
8.2
138
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
117
9.2
369
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.1
75
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
75
Dati insufficienti
8.8
73
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
74
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
35
Dati insufficienti
8.5
35
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
104
8.2
231
Sistema
8.6
70
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.9
97
8.4
204
7.2
83
7.9
180
8.8
97
8.4
202
9.2
96
8.5
206
Sviluppo del modello
9.0
69
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
9.1
95
8.2
201
9.0
89
8.5
199
8.9
87
8.2
196
9.4
97
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
64
8.5
165
9.2
68
8.4
163
Distribuzione
8.5
80
8.3
203
8.7
90
8.3
196
9.0
89
8.5
199
Intelligenza Artificiale Generativa
8.0
11
8.3
106
7.7
11
8.3
103
8.0
11
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
7.3
5
8.1
34
7.3
5
7.8
35
8.0
5
7.8
36
8.7
5
7.8
34
8.3
5
8.5
35
7.0
5
7.7
34
7.7
5
7.8
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
32
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
29
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
8.6
29
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
31
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
8.2
29
Dati insufficienti
8.4
29
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
24
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
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
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
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
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
8.0
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
TensorFlow e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
TensorFlow non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
TensorFlow
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
27.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.7%
Ricerca
7.6%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.5%
Istruzione Superiore
3.0%
Altro
37.9%
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
Discussioni
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
TensorFlow è una libreria open-source che ti permette di generare vari modelli AI/ML/DL.Leggi di più
TensorFlow non ha più discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 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?
2 Commenti
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
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
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy