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Comparar IBM Watson Studio e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (51.3% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
IBM Watson Studio
Classificação por Estrelas
(164)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (51.3% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre IBM Watson StudioVertex AI
Classificação por Estrelas
(592)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 AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em "Facilidade de Conectividade de Dados" com uma pontuação de 9,3, tornando mais fácil conectar várias fontes de dados em comparação com o IBM Watson Studio, que obteve 8,8. Este recurso é particularmente benéfico para pequenas empresas que buscam integrar diversos conjuntos de dados de forma contínua.
- Os revisores mencionam que o IBM Watson Studio brilha em "Facilidade de Implantação", alcançando uma notável pontuação de 9,8, enquanto o Vertex AI obteve 8,4. Os usuários apreciam o processo de implantação simplificado no Watson Studio, que é crucial para empresas que precisam de uma implementação rápida.
- Os usuários do G2 destacam que o Vertex AI oferece capacidades superiores de "No-Code" com uma pontuação de 9,7, permitindo que usuários sem habilidades de programação construam modelos facilmente. Em contraste, os recursos de no-code do IBM Watson Studio são menos enfatizados, o que pode limitar a acessibilidade para usuários não técnicos.
- Os revisores dizem que as capacidades de "Treinamento de Modelos" do IBM Watson Studio são robustas, com uma pontuação de 9,0, em comparação com 8,5 do Vertex AI. Os usuários apreciam o suporte extensivo para vários algoritmos e métodos de treinamento no Watson Studio, tornando-o uma escolha preferida para cientistas de dados.
- Os usuários no G2 relatam que os recursos de "Qualidade e Limpeza de Dados" do Vertex AI são altamente avaliados em 9,2, o que é essencial para garantir uma análise de dados precisa. Em comparação, a pontuação do IBM Watson Studio nesta área é ligeiramente inferior, indicando que o Vertex AI pode fornecer uma solução mais abrangente para a preparação de dados.
- Os revisores mencionam que as capacidades de "Monitoramento" do IBM Watson Studio são excepcionais, com uma pontuação de 9,8, o que é crítico para a avaliação contínua do desempenho do modelo. O Vertex AI, embora competente, obteve 8,6, sugerindo que o Watson Studio pode oferecer ferramentas mais avançadas para acompanhar a eficácia do modelo ao longo do tempo.
IBM Watson Studio vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Vertex AI mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com Vertex AI em geral.
- Os revisores sentiram que Vertex AI atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM Watson Studio.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que IBM Watson Studio é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao IBM Watson Studio.
Preços
Preço de Nível Básico
IBM Watson Studio
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
IBM Watson Studio
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.3
121
8.6
359
Facilidade de Uso
8.0
122
8.2
368
Facilidade de configuração
7.6
100
8.1
291
Facilidade de administração
7.8
95
7.9
141
Qualidade do Suporte
8.2
113
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.0
94
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
8.5
115
9.2
353
Recursos
Acesso à fonte de dados
9.0
13
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
14
Dados insuficientes disponíveis
Interação de dados
9.0
14
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
13
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Dados insuficientes disponíveis
Exportação de dados
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.8
8
8.3
73
9.2
8
8.1
74
9.0
8
8.3
74
9.4
8
8.3
70
8.8
8
8.8
70
Implantação
9.0
8
8.4
73
8.8
8
8.3
72
8.8
8
8.4
71
9.4
8
8.5
71
9.2
8
8.7
69
Gestão
9.3
7
8.3
70
9.6
8
8.5
69
9.0
7
8.0
69
9.0
8
8.1
69
Operações
9.0
8
8.2
69
9.0
8
8.4
70
9.3
7
8.3
70
Gestão
9.5
7
8.1
68
9.4
8
8.4
69
8.8
7
8.3
68
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.7
41
8.2
214
Sistema
9.0
12
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
8.5
33
8.4
202
8.8
34
7.9
179
8.5
35
8.4
200
8.3
36
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
9.4
13
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
27
8.2
200
8.5
34
8.4
196
Recurso Não Disponível
8.2
195
8.6
28
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.9
12
8.5
165
9.0
12
8.4
163
Implantação
8.5
32
8.2
193
8.6
33
8.3
194
8.6
30
8.5
193
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.2
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Configuração
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
Dados
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
análise
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
Personalização
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
67
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
8.9
23
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
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
9.2
22
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
22
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
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
8.5
27
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
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
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
8.0
14
Dados insuficientes disponíveis
8.4
15
Dados insuficientes disponíveis
8.1
15
Dados insuficientes disponíveis
Análise de dados
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Dados insuficientes disponíveis
Tomada de decisão
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.3
13
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
9.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
IBM Watson Studio e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
IBM Watson Studio
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
Tecnologia da informação e serviços
15.8%
Programas de computador
13.3%
Telecomunicações
8.2%
Bancário
7.6%
Gestão Educacional
5.7%
Outro
49.4%
Programas de computador
17.5%
Tecnologia da informação e serviços
13.9%
Serviços financeiros
7.0%
Varejo
3.8%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.4%
Principais Alternativas
Discussões
IBM Watson Studio não possui discussões com respostas
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?
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JP
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What is Google AI platform?
1 Comentário
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