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Comparar DataRobot e Google Cloud AutoML 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.2% das avaliações)
Pequeno negócio (45.5% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
DataRobot
Classificação por Estrelas
(26)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.2% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre DataRobotGoogle Cloud AutoML
Classificação por Estrelas
(22)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (45.5% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Google Cloud AutoMLResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o DataRobot se destaca em suas capacidades de aprendizado de máquina automatizado, permitindo que os usuários construam e implantem modelos rapidamente sem amplo conhecimento de codificação, enquanto o Google Cloud AutoML é elogiado por sua integração com outros serviços do Google, tornando-o uma escolha perfeita para usuários já dentro do ecossistema do Google.
- Os revisores mencionam que a interface de arrastar e soltar do DataRobot simplifica o processo de desenvolvimento de modelos, tornando-o acessível para pequenas empresas, enquanto os algoritmos pré-construídos do Google Cloud AutoML são destacados por sua eficácia em casos de uso específicos, particularmente em tarefas de processamento de linguagem natural.
- Os usuários do G2 indicam que as ferramentas de ingestão e manipulação de dados do DataRobot são robustas, permitindo uma preparação de dados eficiente, enquanto os usuários no G2 observam que o Google Cloud AutoML oferece opções superiores de escalabilidade, o que é benéfico para grandes empresas que buscam lidar com conjuntos de dados extensos.
- Os usuários dizem que o DataRobot oferece uma qualidade de suporte mais abrangente, com muitos revisores apreciando a capacidade de resposta e a expertise da equipe de suporte, em contraste com o Google Cloud AutoML, onde alguns usuários relatam a necessidade de melhorar a responsividade do serviço ao cliente.
- Os revisores mencionam que os recursos de treinamento de modelos do DataRobot são fáceis de usar e eficazes, permitindo iterações rápidas, enquanto o Google Cloud AutoML é notado por suas capacidades avançadas de aprendizado profundo, particularmente em análise de imagens e textos, que alguns usuários consideram mais poderosas para aplicações específicas.
- Os usuários relatam que as ferramentas de geração de relatórios do DataRobot são intuitivas e fornecem insights valiosos, enquanto as visualizações de dados do Google Cloud AutoML são consideradas menos abrangentes, levando alguns usuários a buscar ferramentas adicionais para uma análise mais aprofundada.
DataRobot vs Google Cloud AutoML
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Google Cloud AutoML mais fácil de usar, configurar e administrar. No entanto, sentiram que ambos os fornecedores facilitam igualmente fazer negócios em geral.
- Os revisores sentiram que DataRobot atende melhor às necessidades de seus negócios do que Google Cloud AutoML.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que DataRobot é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Google Cloud AutoML em relação ao DataRobot.
Preços
Preço de Nível Básico
DataRobot
Preço não disponívelGoogle Cloud AutoML
Preço não disponívelTeste Gratuito
DataRobot
Informação de teste não disponívelGoogle Cloud AutoML
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.8
23
8.6
14
Facilidade de Uso
8.5
23
8.6
14
Facilidade de configuração
7.0
11
7.4
11
Facilidade de administração
7.4
11
7.9
12
Qualidade do Suporte
7.9
22
7.5
14
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
11
8.3
11
Direção de Produto (% positivo)
8.4
22
8.9
11
Recursos
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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
Análise PreditivaOcultar 11 recursosMostrar 11 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
DataRobot e Google Cloud AutoML é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Categorias Únicas
DataRobot é categorizado como Análise Preditiva
Google Cloud AutoML não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
DataRobot
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Google Cloud AutoML
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
Programas de computador
20.8%
Tecnologia da informação e serviços
12.5%
Telecomunicações
8.3%
Fabricação
4.2%
Varejo
4.2%
Outro
50.0%
Pesquisa
13.6%
Tecnologia da informação e serviços
13.6%
Programas de computador
9.1%
Desenvolvimento de Programas
4.5%
Farmacêutica
4.5%
Outro
54.5%
Principais Alternativas
Discussões
Posso usar bibliotecas externas com meus algoritmos?
1 Comentário
CP
Sim, você pode. A Algorithmia possui capacidades completas de gerenciamento de pacotes integradas à plataforma.Leia mais
Quanto custa usar o Algorithmia?
1 Comentário
CP
Você pode começar no Algorithmia Teams por apenas $299/mês. Vá para teams.algorithmia.com e inscreva-se agora!Leia mais
Encontrei um erro em um algoritmo ou ele não está produzindo os resultados esperados, o que posso fazer?
1 Comentário
CP
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Para equipes, enquanto estiver...Leia mais
Google Cloud AutoML não possui discussões com respostas
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