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Comparar Vertex AI e scikit-learn 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Empresa (40.7% 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)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIscikit-learn
Classificação por Estrelas
(59)4.8 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.7% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre scikit-learnResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em Alta Disponibilidade de IA com uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam garantir desempenho consistente e confiabilidade para aplicações em nível de produção. Em contraste, o scikit-learn, embora forte no treinamento de modelos, não oferece o mesmo nível de suporte de infraestrutura, levando a possíveis períodos de inatividade durante operações críticas.
- Os revisores mencionam que o scikit-learn brilha em sua facilidade de uso, pontuando 9,6 nesta área, tornando-se um favorito entre os cientistas de dados para prototipagem rápida e experimentação. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,3, é percebido como mais complexo, o que pode exigir uma curva de aprendizado mais acentuada para novos usuários.
- Os usuários no G2 destacam que as capacidades de integração do Vertex AI, particularmente com a Integração de Pipeline de Dados de IA, pontuam 8,2, permitindo um fluxo de dados contínuo entre várias plataformas. Em comparação, as opções de integração do scikit-learn são mais limitadas, o que pode prejudicar os usuários que buscam uma solução abrangente.
- Os revisores mencionam que os algoritmos pré-construídos e as capacidades de engenharia de características do scikit-learn, ambos pontuando 8,4, fornecem aos usuários um conjunto robusto de ferramentas para tarefas de aprendizado de máquina. O Vertex AI, embora ofereça ferramentas poderosas, não corresponde à amplitude de opções pré-construídas disponíveis no scikit-learn, o que pode ser um fator decisivo para usuários focados em desenvolvimento rápido.
- Os usuários do G2 relatam que o Custo por Chamada de API do Vertex AI é avaliado em 8,0, o que alguns consideram uma desvantagem em termos de gestão de orçamento para projetos extensos. Em contraste, o scikit-learn, sendo uma biblioteca de código aberto, não incorre em custos diretos, tornando-se uma escolha mais econômica para startups e pequenas empresas.
- Os usuários dizem que o suporte da comunidade do scikit-learn é robusto, com muitos recursos disponíveis para solução de problemas e aprendizado, contribuindo para sua alta classificação no G2 de 4,8. O Vertex AI, embora tenha um bom suporte, não possui o mesmo nível de engajamento da comunidade, o que pode ser uma desvantagem para usuários que buscam assistência de pares.
Vertex AI vs scikit-learn
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam scikit-learn mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com scikit-learn em geral.
- Os revisores sentiram que scikit-learn atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que scikit-learn é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do scikit-learn 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
scikit-learn
Preço não disponívelTeste Gratuito
Vertex AI
Teste Gratuito disponível
scikit-learn
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.6
359
9.6
52
Facilidade de Uso
8.2
368
9.6
52
Facilidade de configuração
8.1
291
9.6
40
Facilidade de administração
7.9
142
9.4
39
Qualidade do Suporte
8.1
335
9.4
48
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.2
136
9.2
35
Direção de Produto (% positivo)
9.2
353
9.3
52
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 scikit-learn é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
scikit-learn 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.)
scikit-learn
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
35.6%
Tecnologia da informação e serviços
16.9%
Ensino superior
10.2%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
6.8%
Hospital & Assistência à Saúde
5.1%
Outro
25.4%
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
Para que é usado o scikit-learn?
2 Comentários
MS
Scikit-learn é uma biblioteca poderosa, bem integrada com outras bibliotecas Python, como pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn. Ela suporta a criação de...Leia mais
O que é o Python Scikit learn?
1 Comentário
RA
É uma biblioteca usada para implementar modelos de aprendizado de máquina. Oferece uma vasta gama de métodos para realizar pré-processamento de dados,...Leia mais
scikit-learn não possui mais discussões com respostas
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