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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML—dalla preparazione dei dati al deployment e al monitoraggio. Questa integrazione riduce significativamente lo sforzo necessario per costruire, addestrare e distribuire modelli.
- Gli utenti dicono che IBM Watson Studio offre una piattaforma ben organizzata che supporta una varietà di compiti di data science e ML. I revisori evidenziano la sua facile integrazione con i dataset esistenti, rendendolo una scelta solida per chi cerca un ambiente di sviluppo AI a basso codice/senza codice.
- Secondo le recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio G2 notevolmente più alto, indicando una maggiore soddisfazione complessiva degli utenti. Questo si riflette nel feedback positivo riguardo alla sua integrazione senza soluzione di continuità con Google Cloud, che migliora l'esperienza utente nella gestione dei progetti ML.
- I revisori menzionano che mentre IBM Watson Studio fornisce uno strumento AI/ML potente, alcuni utenti hanno affrontato sfide nel controllare il flusso di esecuzione nei loro progetti. Questo ha portato a una ricerca di alternative, suggerendo che Vertex AI potrebbe offrire un'esperienza più intuitiva per la gestione dei flussi di lavoro.
- Gli utenti evidenziano che la facilità di configurazione e amministrazione di Vertex AI è un vantaggio significativo, con molti che trovano il processo di onboarding semplice. Al contrario, la configurazione di IBM Watson Studio è stata notata come meno user-friendly, il che potrebbe influire sui nuovi utenti che cercano di iniziare rapidamente.
- I revisori di G2 indicano che mentre entrambe le piattaforme hanno forti caratteristiche di scalabilità, il feedback recente degli utenti di Vertex AI enfatizza la sua capacità di gestire compiti ML complessi in modo efficiente, mentre i punti di forza di IBM Watson Studio risiedono nella sua flessibilità e supporto per vari framework, attraendo di più gli utenti a livello aziendale.
IBM Watson Studio vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Vertex AI in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM Watson Studio sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a IBM Watson Studio.
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
122
8.6
381
Facilità d'uso
8.0
123
8.2
392
Facilità di installazione
7.6
101
8.1
315
Facilità di amministrazione
7.8
95
7.9
147
Qualità del supporto
8.2
114
8.1
356
the product è stato un buon partner negli affari?
8.0
94
8.3
141
Direzione del prodotto (% positivo)
8.5
116
9.2
375
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Dati insufficienti
Interazione dei dati
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Dati insufficienti
Esportazione dei dati
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
8
8.4
76
9.2
8
8.1
77
9.0
8
8.3
76
9.4
8
8.4
76
8.8
8
8.8
74
Distribuzione
9.0
8
8.5
75
8.8
8
8.3
73
8.8
8
8.4
72
9.4
8
8.6
74
9.2
8
8.7
71
Gestione
9.3
7
8.2
71
9.6
8
8.5
72
9.0
7
8.0
71
9.0
8
8.1
70
Operazioni
9.0
8
8.2
70
9.0
8
8.5
71
9.3
7
8.3
71
Gestione
9.5
7
8.1
69
9.4
8
8.4
72
8.8
7
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
36
Dati insufficienti
8.5
36
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
42
8.2
238
Sistema
9.1
13
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.6
34
8.4
205
8.9
35
7.9
180
8.5
36
8.4
203
8.4
37
8.5
208
Sviluppo del modello
9.4
13
8.2
166
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
28
8.2
202
8.5
35
8.5
200
Funzionalità non disponibile
8.2
197
8.6
28
8.2
179
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
12
8.5
166
9.0
12
8.4
163
Distribuzione
8.5
32
8.3
207
8.6
33
8.3
198
8.7
31
8.5
202
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
107
Dati insufficienti
8.3
104
Dati insufficienti
8.1
104
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
36
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.7
37
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
7.5
35
Dati insufficienti
7.6
35
Imposta
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
Dati
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
Analisi
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
Personalizzazione
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
35
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.6
30
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
33
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.1
30
Dati insufficienti
8.4
30
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
8.9
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
24
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
22
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Dati insufficienti
Analisi dei dati
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
Prendere decisioni
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
IBM Watson Studio e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
IBM Watson Studio
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.7%
Software per computer
13.2%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.5%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.7%
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
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