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Comparar MATLAB e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (42.0% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
MATLAB
Classificação por Estrelas
(760)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (42.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre MATLABVertex 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 suas capacidades de Geração de Texto por IA, com uma pontuação de 8,3, enquanto o MATLAB fica um pouco atrás com 8,0. Os revisores mencionam que a integração do Vertex AI com o Google Cloud aprimora seus recursos de geração de texto, tornando-o uma escolha preferida para aqueles focados em tarefas de linguagem natural.
- Os revisores mencionam que o MATLAB brilha em Algoritmos Pré-Construídos, alcançando uma pontuação de 9,0 em comparação com os 8,4 do Vertex AI. Os usuários apreciam a extensa biblioteca de algoritmos do MATLAB, que simplifica o processo de implementação de modelos complexos, particularmente em ambientes acadêmicos e empresariais.
- Os usuários no G2 destacam que os recursos de Ingestão e Manipulação de Dados do Vertex AI são robustos, com uma pontuação de 8,2, mas o MATLAB supera ligeiramente com uma pontuação de 8,5. Os revisores dizem que as capacidades de manipulação de dados do MATLAB são particularmente benéficas para usuários lidando com grandes conjuntos de dados em aplicações de engenharia.
- Os usuários do G2 relatam que ambos os produtos são comparáveis em Compreensão de Linguagem Natural, com ambos pontuando 8,5. No entanto, os revisores mencionam que a integração do Vertex AI com outros serviços do Google proporciona uma experiência mais fluida para usuários já inseridos no ecossistema do Google.
- Os usuários dizem que a Facilidade de Configuração do MATLAB é superior, com uma pontuação de 8,6 em comparação com os 8,1 do Vertex AI. Os revisores mencionam que o processo de instalação do MATLAB é direto, tornando-o mais acessível para novos usuários, especialmente em ambientes empresariais.
- Os revisores mencionam que a Direção do Produto do Vertex AI é promissora, com uma pontuação de 9,2, indicando um forte compromisso com a inovação. Em contraste, a pontuação de 8,8 do MATLAB sugere uma abordagem mais estável, mas menos agressiva em relação a novos recursos, o que pode atrair usuários que buscam confiabilidade em vez de mudanças rápidas.
MATLAB vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram MATLAB mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com MATLAB no geral.
- Os revisores sentiram que MATLAB atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que MATLAB é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao MATLAB.
Preços
Preço de Nível Básico
MATLAB
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
MATLAB
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.0
666
8.6
359
Facilidade de Uso
8.3
675
8.2
368
Facilidade de configuração
8.6
77
8.1
291
Facilidade de administração
8.4
41
7.9
141
Qualidade do Suporte
8.6
619
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.4
38
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
8.8
664
9.2
353
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
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
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
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
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
69
Dados insuficientes disponíveis
8.0
69
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
68
Dados insuficientes disponíveis
8.4
69
Dados insuficientes disponíveis
8.3
68
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Design
8.4
147
Dados insuficientes disponíveis
8.2
164
Dados insuficientes disponíveis
8.1
166
Dados insuficientes disponíveis
8.0
141
Dados insuficientes disponíveis
Ferramentas
8.4
127
Dados insuficientes disponíveis
8.5
150
Dados insuficientes disponíveis
8.4
132
Dados insuficientes disponíveis
Trabalho
8.8
159
Dados insuficientes disponíveis
8.9
161
Dados insuficientes disponíveis
8.7
145
Dados insuficientes disponíveis
8.3
135
Dados insuficientes disponíveis
8.4
141
Dados insuficientes disponíveis
Ambiente
8.4
163
Dados insuficientes disponíveis
8.7
162
Dados insuficientes disponíveis
8.4
138
Dados insuficientes disponíveis
8.8
177
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
115
8.2
214
Sistema
8.5
74
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
8.5
96
8.4
202
8.6
94
7.9
179
9.0
102
8.4
200
8.6
98
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
8.7
79
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.8
88
8.2
200
8.3
78
8.4
196
8.2
76
8.2
195
8.6
90
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
69
8.5
165
8.7
77
8.4
163
Implantação
8.4
82
8.2
193
8.7
92
8.3
194
8.4
93
8.5
193
IA generativa
8.0
14
8.3
102
8.3
14
8.2
102
7.5
14
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
8.7
10
8.1
34
8.7
10
7.8
34
7.8
10
7.7
34
9.0
10
7.8
34
7.8
10
8.4
34
7.7
10
7.8
34
8.0
10
7.9
34
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
9.0
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
Transformação de dados
8.7
73
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
45
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
Conectividade
8.3
47
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.6
50
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.4
60
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.3
52
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
Operações
9.1
73
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.9
68
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.8
60
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
8.8
36
|
Recurso Verificado
Dados insuficientes disponíveis
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
MATLAB e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
MATLAB é categorizado como Análise de Big Data e Simulação & CAE
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
MATLAB
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
Ensino superior
15.6%
Pesquisa
12.9%
Programas de computador
6.9%
Engenharia mecânica ou industrial
6.8%
Gestão Educacional
6.2%
Outro
51.6%
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
Algum bom site para discutir sobre programação em Matlab?
3 Comentários
TD
O site da Mathworks seria um lugar melhor, já que é o site oficial dos produtores do MATLAB.Leia mais
Posso usar o Matlab de graça?
3 Comentários
PC
Você pode usar a versão de teste do MATLAB gratuitamente. Além disso, se você fizer qualquer curso online, por exemplo, da Coursera, eles permitem que você...Leia mais
É possível verificar a saída do terminal do Simulink se eu não estiver usando um osciloscópio?
2 Comentários
MA
Sim, se você preparou desde o início o bloco "para o espaço de trabalho" para todo o modelo Simulink. Você pode visualizar qualquer variável que desejar.Leia mais
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
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