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Comparar Posit e TensorFlow 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% das avaliações)
Pequeno negócio (50.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Posit
Classificação por Estrelas
(562)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PositTensorFlow
Classificação por Estrelas
(135)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (50.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre TensorFlowResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Posit se destaca na ingestão e manipulação de dados com uma pontuação de 9,1, enquanto o TensorFlow, com uma pontuação de 8,6, é notado por ter um processo de configuração mais complexo para a preparação de dados. Os revisores mencionam que a interface amigável do Posit simplifica significativamente o processo de manipulação de dados.
- Os revisores mencionam que o TensorFlow brilha nas capacidades de aprendizado de máquina, particularmente em redes neurais artificiais, onde obteve uma pontuação de 9,3 em comparação com 7,6 do Posit. Usuários no G2 destacam a extensa biblioteca de algoritmos pré-construídos do TensorFlow como uma grande vantagem para projetos de aprendizado profundo.
- Os usuários dizem que o Posit oferece uma melhor facilidade de uso com uma pontuação de 8,3, enquanto a pontuação de 7,6 do TensorFlow indica uma curva de aprendizado mais acentuada. Os revisores mencionam que o design intuitivo do Posit o torna mais acessível para iniciantes em ciência de dados.
- Usuários do G2 relatam que o TensorFlow tem suporte superior para processamento de linguagem natural, com uma pontuação de 9,0 em comparação com 8,5 do Posit. Os usuários destacam os recursos robustos do TensorFlow para análise e geração de texto como um diferencial chave para tarefas de PLN.
- Os revisores mencionam que o Posit oferece um ambiente mais colaborativo com uma pontuação de colaboração de 8,1, enquanto a pontuação de 7,6 do TensorFlow sugere que pode faltar alguns recursos colaborativos. Os usuários apreciam o foco do Posit no trabalho em equipe e na facilidade de compartilhar insights entre os usuários.
- Usuários no G2 relatam que a escalabilidade do TensorFlow é impressionante, com uma pontuação de 9,1, em comparação com 8,6 do Posit. Os revisores mencionam que a arquitetura do TensorFlow é projetada para lidar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos de forma eficiente, tornando-o uma escolha preferida para aplicações em nível empresarial.
Posit vs TensorFlow
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Posit mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Posit no geral.
- Os revisores sentiram que TensorFlow atende melhor às necessidades de seus negócios do que Posit.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que TensorFlow é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do TensorFlow em relação ao Posit.
Preços
Preço de Nível Básico
Posit
Preço não disponívelTensorFlow
Preço não disponívelTeste Gratuito
Posit
Teste Gratuito disponível
TensorFlow
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.1
496
9.2
118
Facilidade de Uso
8.3
496
8.0
121
Facilidade de configuração
8.8
106
8.3
99
Facilidade de administração
8.3
90
7.9
39
Qualidade do Suporte
8.1
403
8.7
105
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.5
81
8.3
36
Direção de Produto (% positivo)
8.5
488
9.3
115
Recursos
Administração
8.7
76
Dados insuficientes disponíveis
9.2
82
Dados insuficientes disponíveis
8.2
76
Dados insuficientes disponíveis
Capacidades
9.0
89
Dados insuficientes disponíveis
8.9
67
Dados insuficientes disponíveis
8.9
55
Dados insuficientes disponíveis
8.8
59
Dados insuficientes disponíveis
Metodologia
9.1
77
Dados insuficientes disponíveis
9.5
85
Dados insuficientes disponíveis
9.3
82
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.6
29
8.4
103
Sistema
9.1
25
8.6
70
Desenvolvimento de Modelos
8.8
19
8.9
96
7.8
21
7.2
82
8.3
21
8.8
96
9.0
21
9.2
95
Desenvolvimento de Modelos
9.0
20
9.0
69
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.6
15
9.1
93
8.5
14
9.0
88
8.7
13
8.8
86
7.6
17
9.4
96
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.6
17
8.7
64
9.1
18
9.2
68
Implantação
8.4
19
8.5
80
8.9
18
8.7
89
8.7
19
9.0
89
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
11
Dados insuficientes disponíveis
7.7
11
Dados insuficientes disponíveis
8.0
11
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
8.5
11
Não há dados suficientes
Base de dados
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
Integrações
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
7.9
8
Dados insuficientes disponíveis
8.7
10
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
Processamento
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.1
8
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
Posit e TensorFlow é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Posit é categorizado como Análise Estatística e Processamento e Distribuição de Big Data
TensorFlow não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Posit
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
TensorFlow
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
19.1%
Tecnologia da informação e serviços
12.6%
Pesquisa
11.2%
Programas de computador
8.7%
Gestão Educacional
5.6%
Outro
42.8%
Programas de computador
27.7%
Tecnologia da informação e serviços
20.0%
Pesquisa
7.7%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
4.6%
Ensino superior
3.1%
Outro
36.9%
Principais Alternativas
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