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Pequeno negócio (45.5% das avaliações)
Pequeno negócio (50.4% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Google Cloud AutoML
Classificação por Estrelas
(22)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
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Saiba mais sobre Google Cloud AutoMLTensorFlow
Classificação por Estrelas
(134)4.5 de 5
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Preço de Nível Básico
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Saiba mais sobre TensorFlowResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o TensorFlow se destaca no treinamento de modelos com uma pontuação de 9,3, destacando suas capacidades robustas para projetos de aprendizado profundo, enquanto o Google Cloud AutoML, com uma pontuação de 9,0, é notado por sua facilidade de uso no desenvolvimento de modelos, tornando-o mais acessível para iniciantes.
- Os revisores mencionam que o TensorFlow oferece algoritmos pré-construídos superiores (9,2) que são altamente personalizáveis, enquanto os algoritmos pré-construídos do Google Cloud AutoML (8,6) são elogiados por sua simplicidade e eficácia em implantações rápidas.
- Os usuários do G2 indicam que o suporte a idiomas do TensorFlow (8,9) é mais extenso, permitindo maior flexibilidade na programação, enquanto o suporte a idiomas do Google Cloud AutoML (8,7) ainda é forte, mas ligeiramente menos versátil.
- Os usuários no G2 destacam as capacidades avançadas de engenharia de recursos do TensorFlow (8,8), que são essenciais para manipulação complexa de dados, enquanto o Google Cloud AutoML é reconhecido por sua interface amigável de arrastar e soltar (6,6), facilitando a criação de modelos para usuários não técnicos.
- Os revisores dizem que a escalabilidade do TensorFlow (9,1) é uma vantagem significativa para aplicações em grande escala, enquanto a escalabilidade do Google Cloud AutoML (8,8) é adequada, mas pode não atender às demandas de conjuntos de dados muito grandes de forma tão eficaz.
- Os usuários relatam que a qualidade do suporte do TensorFlow (8,4) é geralmente melhor, com mais recursos disponíveis para solução de problemas, em comparação com o suporte do Google Cloud AutoML (7,6), que alguns usuários acham carente em profundidade e capacidade de resposta.
Google Cloud AutoML vs TensorFlow
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Google Cloud AutoML mais fácil de usar. No entanto, os avaliadores sentiram que TensorFlow é mais fácil de configurar. Ambos os produtos eram igualmente fáceis de administrar, e ambos os fornecedores facilitam igualmente os negócios no geral.
- Os revisores sentiram que TensorFlow 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 TensorFlow é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do TensorFlow em relação ao Google Cloud AutoML.
Preços
Preço de Nível Básico
Google Cloud AutoML
Preço não disponívelTensorFlow
Preço não disponívelTeste Gratuito
Google Cloud AutoML
Informação de teste não disponívelTensorFlow
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.6
14
9.2
117
Facilidade de Uso
8.6
14
8.0
120
Facilidade de configuração
7.4
11
8.3
98
Facilidade de administração
7.9
12
7.9
39
Qualidade do Suporte
7.5
14
8.7
104
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
11
8.3
36
Direção de Produto (% positivo)
8.9
11
9.3
115
Recursos
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.4
102
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.6
70
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.9
96
Dados insuficientes disponíveis
7.2
82
Dados insuficientes disponíveis
8.8
96
Dados insuficientes disponíveis
9.2
95
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
9.0
69
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
9.1
93
Dados insuficientes disponíveis
9.0
88
Dados insuficientes disponíveis
8.8
86
Dados insuficientes disponíveis
9.4
95
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.7
64
Dados insuficientes disponíveis
9.2
67
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
80
Dados insuficientes disponíveis
8.7
89
Dados insuficientes disponíveis
9.0
89
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
11
Dados insuficientes disponíveis
7.7
11
Dados insuficientes disponíveis
8.0
11
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
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
Google Cloud AutoML e TensorFlow é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Google Cloud AutoML é categorizado como Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
TensorFlow não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Google Cloud AutoML
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
TensorFlow
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
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%
Programas de computador
27.9%
Tecnologia da informação e serviços
20.2%
Pesquisa
7.8%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
4.7%
Gestão Educacional
3.1%
Outro
36.4%
Principais Alternativas
Discussões
Google Cloud AutoML não possui discussões com respostas
O que é o TensorFlow e por que ele é usado?
2 Comentários
PS
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto que permite gerar vários modelos de IA/ML/DL.Leia mais
TensorFlow não possui mais discussões com respostas
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