Comparar H2O e Vertex AI 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.5% das avaliações)
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
H2O
Classificação por Estrelas
(24)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (54.5% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre H2OVertex 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 recurso AutoML do H2O se destaca por seu desempenho impressionante e capacidades de iteração rápida. Os revisores notaram que ele frequentemente supera os esforços de codificação manual, tornando-se uma ferramenta valiosa para aqueles que buscam otimizar o desenvolvimento de seus modelos.
- De acordo com avaliações verificadas, o Vertex AI tem uma pontuação de satisfação geral significativamente mais alta, refletindo sua forte presença no mercado e aprovação dos usuários. Os usuários frequentemente mencionam a integração perfeita com o Google Cloud, que melhora sua experiência ao fornecer uma plataforma coesa para tarefas de ML.
- Os revisores mencionam que, enquanto o H2O oferece uma interface web amigável conhecida como Flow, que simplifica a criação de modelos, ainda enfrenta desafios em termos de satisfação geral do usuário em comparação com o Vertex AI. Os usuários apreciam a facilidade de uso, mas desejam recursos mais abrangentes para atender às suas necessidades.
- Os revisores do G2 destacam que o processo de implementação do Vertex AI é rápido e intuitivo, com muitos usuários elogiando a experiência de integração. Isso contrasta com o H2O, onde alguns usuários expressaram a necessidade de mais orientação durante a configuração, indicando uma área potencial para melhoria.
- Os usuários relatam que, embora ambas as plataformas ofereçam suporte sólido, o suporte do H2O para seu produto comercial Driverless AI é particularmente notado por sua excelência. No entanto, o suporte do Vertex AI também é bem avaliado, com os usuários apreciando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe quando surgem problemas.
H2O vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram H2O mais fácil de usar e administrar. No entanto, Vertex AI é mais fácil de configurar. Os avaliadores concordaram que ambos os fornecedores facilitam igualmente os negócios no geral.
- Os revisores sentiram que Vertex AI atende melhor às necessidades de seus negócios do que H2O.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que H2O é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao H2O.
Preços
Preço de Nível Básico
H2O
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
H2O
Teste Gratuito disponível
Vertex AI
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.0
15
8.6
389
Facilidade de Uso
9.0
14
8.2
400
Facilidade de configuração
7.8
6
8.1
322
Facilidade de administração
8.3
6
7.9
149
Qualidade do Suporte
8.8
13
8.1
364
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
5
8.3
143
Direção de Produto (% positivo)
6.4
13
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
8.7
10
8.2
246
Sistema
8.5
8
8.2
173
Desenvolvimento de Modelos
8.3
8
8.5
208
8.3
8
7.9
181
9.4
8
8.4
206
9.2
8
8.5
209
Desenvolvimento de Modelos
9.0
8
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
9.0
5
8.3
181
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
167
9.0
5
8.5
166
Implantação
8.1
6
8.3
213
8.0
5
8.3
203
8.6
6
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
Rede Neural ArtificialOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Core Functionality - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Data Handling - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Performance - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usability - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Advanced Features - Artificial Neural Network
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
Rede Neural Artificial - AI Agente
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
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
68
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
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
Ferramenta Estatística
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
Análise de dados
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
Tomada de decisão
9.0
5
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.0
5
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
H2O e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Infraestrutura de IA Generativa
Categorias Únicas
H2O é categorizado como Rede Neural Artificial e Análise Preditiva
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
H2O
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
Serviços financeiros
13.6%
Varejo
9.1%
Pesquisa
9.1%
Marketing e Publicidade
9.1%
Tecnologia da informação e serviços
9.1%
Outro
50.0%
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
H2O 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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