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IBM Decision Optimization
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(41)4.5 von 5
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Alle 2 Preispläne durchsuchenVertex AI
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(572)4.3 von 5
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten die betriebliche Zuverlässigkeit im Vergleich zur geringeren Leistung von IBM Decision Optimization in diesem Bereich erheblich verbessert.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings von Vertex AI, bewertet mit 8,5, eine effizientere Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 7,4 auf Herausforderungen bei der effektiven Skalierung des Modelltrainings hinweist.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI, insbesondere die Integration von KI-Datenpipelines, mit 8,2 bewertet, einen reibungsloseren Arbeitsablauf bieten, während die Integrationsfunktionen von IBM Decision Optimization als weniger flexibel wahrgenommen werden und in der Datenaufnahme und -aufbereitung mit 7,2 bewertet werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die vorgefertigten Algorithmen von Vertex AI, bewertet mit 8,4, einen robusten Ausgangspunkt für die Modellentwicklung bieten, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 8,0 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so umfassend eine Bibliothek für Benutzer bietet, die ihre Projekte schnell starten möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI, bewertet mit 8,0, für kostenbewusste Benutzer günstiger sind, während die niedrigere Bewertung von IBM Decision Optimization mit 7,9 auf potenzielle Kostenbedenken für Benutzer hinweist, die ihre Operationen skalieren.
- Benutzer sagen, dass die Dokumentationsqualität von Vertex AI, bewertet mit 8,5, überlegen ist, was es Teams erleichtert, die Plattform effektiv zu nutzen und einzuführen, während die Dokumentation von IBM Decision Optimization, obwohl anständig, nicht die Klarheit und Umfassendheit der Ressourcen von Vertex AI erreicht.
IBM Decision Optimization vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit IBM Decision Optimization zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM Decision Optimization.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
IBM Decision Optimization
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
Free
Erkunden und lernen Sie Optimierung und Constraint-Programmierung mit unserer kostenlosen Edition.
- Begrenzt auf 1000 Variablen und 1000 Einschränkungen, aber Modelle können bearbeitet werden
- Verwenden Sie sowohl das OPL/IDE als auch die API-Modellierung/Lösung
Vertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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IBM Decision Optimization
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.4
30
8.6
346
Einfache Bedienung
8.7
30
8.3
353
Einfache Einrichtung
8.3
14
8.2
272
Einfache Verwaltung
8.7
14
8.0
143
Qualität der Unterstützung
8.6
30
8.2
325
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
14
8.2
137
Produktrichtung (% positiv)
8.0
29
9.2
338
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
61
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
26
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
7.8
9
8.4
175
system
7.2
9
8.3
136
8.0
9
8.2
138
7.8
9
7.9
133
Modellentwicklung
7.9
7
8.4
165
8.3
7
7.9
142
8.3
7
8.5
163
7.4
7
8.5
165
Modellentwicklung
8.0
9
8.4
131
7.8
9
8.5
133
7.4
9
8.4
131
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.9
7
8.3
163
7.4
7
8.5
159
6.9
7
8.3
158
6.9
7
8.3
141
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.7
8
8.4
134
7.3
8
8.5
131
8.1
8
8.3
129
7.5
8
8.4
130
Einsatz
8.3
7
8.3
157
8.1
7
8.3
158
7.6
7
8.6
157
Einsatz
8.3
7
8.3
129
8.3
7
8.3
130
8.8
7
8.4
131
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
68
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Geschäftslogik
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
18
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
51
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
16
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
16
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Decision Optimization und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Decision Optimization
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Finanzdienstleistungen
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
Computersoftware
16.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Einzelhandel
4.0%
Beratung
3.7%
Andere
54.9%
Hilfreichste Bewertungen
IBM Decision Optimization
Hilfreichste positive Bewertung
Youssef S.
Verifizierter Benutzer in Medizinische Praxis
Es hat viele leistungsstarke Vorteile bei der Entscheidungsfindung basierend auf detaillierten Analysen, die leicht erkennbar sind, von denen die wichtigsten sind: • Unterstützt fortschrittliche und leistungsstarke Analysen, die Aufwand und Zeit sparen. ...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Bankwesen
Es ist schwierig, den Ergebnissen der Entscheidungen zu folgen, ebenso gibt es keine Kontrolle über sie, und wenn an einem Punkt eine Entscheidung zu viele Ergebnisse zulässt, gibt es keinen Alarm oder keine Kontrolle.
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Hilfreichste kritische Bewertung
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Youssef S.
Verifizierter Benutzer in Medizinische Praxis
Es hat viele leistungsstarke Vorteile bei der Entscheidungsfindung basierend auf detaillierten Analysen, die leicht erkennbar sind, von denen die wichtigsten sind: • Unterstützt fortschrittliche und leistungsstarke Analysen, die Aufwand und Zeit sparen. ...
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Verifizierter Benutzer in Bankwesen
Es ist schwierig, den Ergebnissen der Entscheidungen zu folgen, ebenso gibt es keine Kontrolle über sie, und wenn an einem Punkt eine Entscheidung zu viele Ergebnisse zulässt, gibt es keinen Alarm oder keine Kontrolle.
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Decision Optimization hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
Welche Softwarebibliotheken unterstützt die Cloud-ML-Engine?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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