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Comparar Vertex AI e machine-learning in Python 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Empresa (40.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Preço não disponível
Vertex AI
Classificação por Estrelas
(593)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AImachine-learning in Python
Classificação por Estrelas
(35)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre machine-learning in PythonResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI oferece uma integração sólida com os serviços do Google Cloud, tornando-o uma ótima escolha para empresas que já utilizam o ecossistema do Google, enquanto o aprendizado de máquina em Python é elogiado por sua flexibilidade e extensas bibliotecas, permitindo soluções mais personalizadas.
- Os revisores mencionam que a facilidade de uso do Vertex AI é ligeiramente inferior à do aprendizado de máquina em Python, com pontuações de 8,3 contra 9,0, indicando que, embora o Vertex AI seja amigável ao usuário, o suporte da comunidade e os recursos do Python tornam mais fácil para iniciantes aprenderem e implementarem.
- Os usuários do G2 destacam que a qualidade do suporte do Vertex AI é boa, com uma pontuação de 8,2, mas o aprendizado de máquina em Python supera com uma pontuação de 8,4, sugerindo que os usuários encontram um suporte comunitário mais responsivo e útil para solução de problemas e orientação.
- Os usuários no G2 relatam que o Vertex AI tem uma forte direção de produto com uma pontuação de 9,2, mas o aprendizado de máquina em Python brilha com uma pontuação perfeita de 10,0, indicando que os usuários se sentem mais confiantes no desenvolvimento contínuo e nas melhorias futuras das soluções baseadas em Python.
- Os revisores mencionam que, enquanto o Vertex AI é voltado para pequenas empresas, com 38,8% das avaliações vindo desse segmento, o aprendizado de máquina em Python é preferido por empresas (40,6% das avaliações), sugerindo que o Python pode ser mais adequado para aplicações de maior escala e projetos complexos.
- Os usuários dizem que o modelo de preços "Pague Conforme o Uso" do Vertex AI é atraente para pequenas empresas que buscam gerenciar custos, enquanto o aprendizado de máquina em Python é de código aberto, tornando-se uma opção econômica para aqueles que desejam evitar taxas de assinatura por completo.
Vertex AI vs machine-learning in Python
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam machine-learning in Python mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com machine-learning in Python em geral.
- Os revisores sentiram que machine-learning in Python atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que machine-learning in Python é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do machine-learning in Python em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Vertex 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
machine-learning in Python
Preço não disponívelTeste Gratuito
Vertex AI
Teste Gratuito disponível
machine-learning in Python
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.6
359
9.0
26
Facilidade de Uso
8.2
368
9.0
29
Facilidade de configuração
8.1
291
8.8
20
Facilidade de administração
7.9
142
9.0
17
Qualidade do Suporte
8.1
335
8.4
26
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.2
136
8.9
16
Direção de Produto (% positivo)
9.2
353
10.0
24
Recursos
Implantação
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.1
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.8
70
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.4
73
Dados insuficientes disponíveis
8.3
72
Dados insuficientes disponíveis
8.4
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.7
69
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
69
Dados insuficientes disponíveis
8.0
69
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Dados insuficientes disponíveis
Operações
8.2
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
8.1
68
Dados insuficientes disponíveis
8.4
69
Dados insuficientes disponíveis
8.3
68
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.2
214
Não há dados suficientes
Sistema
8.2
170
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
7.9
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
200
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.3
165
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.4
196
Dados insuficientes disponíveis
8.2
195
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
165
Dados insuficientes disponíveis
8.5
163
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.2
193
Dados insuficientes disponíveis
8.3
194
Dados insuficientes disponíveis
8.5
193
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
8.1
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Dados insuficientes disponíveis
8.5
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
8.5
67
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
9.0
23
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.8
23
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.8
23
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.3
23
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.1
23
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.1
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.0
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.1
23
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
8.9
23
Dados insuficientes disponíveis
Personalização - Construtores de Agentes de IA
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados insuficientes disponíveis
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Construtores de Agentes de IA
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Vertex AI e machine-learning in Python é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
machine-learning in Python não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
machine-learning in Python
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
17.7%
Tecnologia da informação e serviços
13.9%
Serviços financeiros
7.0%
Varejo
3.8%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.2%
Programas de computador
25.0%
Tecnologia da informação e serviços
15.6%
Pesquisa
12.5%
Ensino superior
6.3%
Telecomunicações
3.1%
Outro
37.5%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
2 Comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 Comentário
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
Qual versão do Python é melhor para aprendizado de máquina?
2 Comentários
SM
3.7 or later version is best to use this language.Leia mais
O que é Python com aprendizado de máquina?
1 Comentário
SD
Primeiramente, Python é apenas uma maneira de realizar tarefas de aprendizado de máquina, não está inter-relacionado com o aprendizado de máquina. Mas usar...Leia mais
machine-learning in Python não possui mais discussões com respostas
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