Comparar Amazon Personalize e Vertex AI 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (48.4% das avaliações)
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Amazon Personalize
Classificação por Estrelas
(31)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (48.4% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Amazon PersonalizeVertex AI
Classificação por Estrelas
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com os usuários apreciando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida de ML. Um usuário destacou como ele simplifica tudo, desde a preparação de dados até a implantação, tornando mais fácil lidar com processos intrincados.
- Os usuários dizem que o Amazon Personalize se destaca pela facilidade de implementação, especialmente para aqueles sem profundo conhecimento em aprendizado de máquina. Os revisores notaram que a integração direta com a API permite a implantação rápida de recomendações precisas e em tempo real, tornando-o acessível para um público mais amplo.
- De acordo com avaliações verificadas, o Vertex AI tem uma pontuação de satisfação geral significativamente mais alta, refletindo seu forte desempenho e experiência do usuário. Os usuários frequentemente mencionam a integração perfeita da plataforma com o Google Cloud, o que aumenta sua usabilidade e eficácia na gestão de tarefas de ML.
- Os revisores mencionam que, embora o Amazon Personalize ofereça excelente integração com outras ferramentas da AWS, ele pode não fornecer a mesma profundidade de recursos que o Vertex AI para usuários que buscam gerenciar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina. Isso pode ser uma limitação para aqueles que precisam de capacidades de ML mais abrangentes.
- Os usuários destacam que ambas as plataformas recebem classificações semelhantes para facilidade de uso, mas o Amazon Personalize se destaca ligeiramente. Os revisores apreciam como ele lida com o trabalho pesado do aprendizado de máquina, permitindo que os usuários se concentrem em aproveitar os insights em vez de se atolarem em detalhes técnicos.
- Os revisores do G2 observam que, embora o Vertex AI tenha um conjunto robusto de recursos, ele pode exigir uma curva de aprendizado mais acentuada para novos usuários em comparação com o Amazon Personalize, que é projetado para ser amigável ao usuário. Essa diferença pode impactar a usabilidade no dia a dia, especialmente para equipes com níveis variados de expertise em ML.
Amazon Personalize vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Amazon Personalize mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Amazon Personalize no geral.
- Os revisores sentiram que Amazon Personalize atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Amazon Personalize é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao Amazon Personalize.
Preços
Preço de Nível Básico
Amazon Personalize
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
Amazon Personalize
Informação de teste não disponívelVertex AI
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.2
24
8.6
389
Facilidade de Uso
8.8
26
8.2
400
Facilidade de configuração
8.9
26
8.1
322
Facilidade de administração
9.1
13
7.9
149
Qualidade do Suporte
9.1
23
8.1
364
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.4
13
8.3
143
Direção de Produto (% positivo)
8.5
23
9.2
383
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.1
78
Dados insuficientes disponíveis
8.3
76
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.8
75
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
75
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.6
74
Dados insuficientes disponíveis
8.7
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.2
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
73
Dados insuficientes disponíveis
8.0
71
Dados insuficientes disponíveis
8.1
70
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.3
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
37
Dados insuficientes disponíveis
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
246
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
173
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
208
Dados insuficientes disponíveis
7.9
181
Dados insuficientes disponíveis
8.4
206
Dados insuficientes disponíveis
8.5
209
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
167
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.3
181
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
167
Dados insuficientes disponíveis
8.5
166
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
213
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.6
207
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
110
Dados insuficientes disponíveis
8.3
106
Dados insuficientes disponíveis
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
38
Dados insuficientes disponíveis
7.8
37
Dados insuficientes disponíveis
7.7
38
Dados insuficientes disponíveis
7.9
35
Dados insuficientes disponíveis
8.5
37
Dados insuficientes disponíveis
7.5
36
Dados insuficientes disponíveis
7.7
36
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.7
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Integração - Aprendizado de Máquina
10.0
6
8.5
68
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
8.6
11
8.5
66
9.3
7
8.3
65
8.8
11
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
24
Dados insuficientes disponíveis
9.0
24
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.8
26
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Amazon Personalize e Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Amazon Personalize não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Amazon Personalize
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
22.6%
Programas de computador
9.7%
Marketing e Publicidade
6.5%
Seguro
6.5%
Mídia Broadcast
6.5%
Outro
48.4%
Programas de computador
17.9%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Serviços financeiros
6.8%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.3%
Outro
54.1%
Principais Alternativas
Discussões
Amazon Personalize não possui discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
3 Comentários
AO
Vertex AI é a plataforma de aprendizado de máquina gerenciada do Google Cloud. É usada para construir, treinar e implantar modelos de ML em escala. Ela...Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentários
AO
O Cloud ML Engine (agora parte do Vertex AI) suporta frameworks e bibliotecas de ML populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Essa...Leia mais
What is Google AI platform?
2 Comentários
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais
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