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IBM Watson Studio
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(165)4.2 von 5
Marktsegmente
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(572)4.3 von 5
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der "Einfachheit der Datenkonnektivität" mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet, was es einfacher macht, verschiedene Datenquellen zu verbinden, verglichen mit IBM Watson Studio, das 8,8 Punkte erzielte. Diese Funktion ist besonders vorteilhaft für kleine Unternehmen, die verschiedene Datensätze nahtlos integrieren möchten.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM Watson Studio in der "Einfachheit der Bereitstellung" glänzt und eine bemerkenswerte Bewertung von 9,8 erreicht, während Vertex AI 8,4 Punkte erzielte. Benutzer schätzen den optimierten Bereitstellungsprozess in Watson Studio, der für Unternehmen, die eine schnelle Implementierung benötigen, entscheidend ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI überlegene "No-Code"-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 9,7 bietet, die es Benutzern ohne Programmierkenntnisse ermöglicht, Modelle einfach zu erstellen. Im Gegensatz dazu werden die No-Code-Funktionen von IBM Watson Studio weniger betont, was die Zugänglichkeit für nicht-technische Benutzer einschränken könnte.
- Rezensenten sagen, dass die "Modelltraining"-Fähigkeiten von IBM Watson Studio robust sind und mit 9,0 bewertet werden, verglichen mit 8,5 bei Vertex AI. Benutzer schätzen die umfangreiche Unterstützung für verschiedene Algorithmen und Trainingsmethoden in Watson Studio, was es zu einer bevorzugten Wahl für Datenwissenschaftler macht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die "Datenqualität und -bereinigung"-Funktionen von Vertex AI mit 9,2 hoch bewertet werden, was für eine genaue Datenanalyse unerlässlich ist. Im Vergleich dazu ist die Bewertung von IBM Watson Studio in diesem Bereich etwas niedriger, was darauf hindeutet, dass Vertex AI möglicherweise eine umfassendere Lösung für die Datenvorbereitung bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Überwachungs"-Fähigkeiten von IBM Watson Studio außergewöhnlich sind, mit einer Bewertung von 9,8, was für die laufende Bewertung der Modellleistung entscheidend ist. Vertex AI, obwohl kompetent, erzielte 8,6 Punkte, was darauf hindeutet, dass Watson Studio möglicherweise fortschrittlichere Werkzeuge zur Verfolgung der Modelleffektivität im Laufe der Zeit bietet.
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IBM Watson Studio vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Vertex AI zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten IBM Watson Studio und Vertex AI ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
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- End-to-End-Integration für Daten und KI
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IBM Watson Studio
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
122
8.6
346
Einfache Bedienung
8.0
123
8.3
353
Einfache Einrichtung
7.6
101
8.2
272
Einfache Verwaltung
7.8
95
8.0
143
Qualität der Unterstützung
8.2
114
8.2
325
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.0
94
8.2
137
Produktrichtung (% positiv)
8.5
116
9.2
338
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten-Interaktion
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Exportieren von Daten
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
8
8.4
64
9.2
8
8.2
65
9.0
8
8.4
65
9.4
8
8.4
61
8.8
8
8.8
61
Einsatz
9.0
8
8.5
65
8.8
8
8.3
64
8.8
8
8.4
63
9.4
8
8.5
63
9.2
8
8.8
61
Management
9.3
7
8.4
61
9.6
8
8.5
60
9.0
7
8.1
61
9.0
8
8.2
61
Transaktionen
9.0
8
8.3
61
9.0
8
8.5
62
9.3
7
8.5
62
Management
9.5
7
8.3
60
9.4
8
8.5
61
8.8
7
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
8.9
41
8.4
175
system
9.0
12
8.3
136
8.5
13
8.2
138
9.1
13
7.9
133
Modellentwicklung
8.5
33
8.4
165
8.8
34
7.9
142
8.5
35
8.5
163
8.3
36
8.5
165
Modellentwicklung
9.1
13
8.4
131
9.0
13
8.5
133
9.4
13
8.4
131
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
27
8.3
163
8.5
34
8.5
159
Funktion nicht verfügbar
8.3
158
8.6
28
8.3
141
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.7
10
8.4
134
8.9
12
8.5
131
Funktion nicht verfügbar
8.3
129
9.0
12
8.4
130
Einsatz
8.5
32
8.3
157
8.6
33
8.3
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8.6
30
8.6
157
Einsatz
9.3
12
8.3
129
9.2
12
8.3
130
9.3
12
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
Einrichtung
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Analyse
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
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
Statistisches Tool
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsfindung
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
IBM Watson Studio und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
IBM Watson Studio
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.4%
Computersoftware
13.2%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.5%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.1%
Computersoftware
16.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Einzelhandel
4.0%
Beratung
3.7%
Andere
54.9%
Hilfreichste Bewertungen
IBM Watson Studio
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
IBM Watson Studio hilft uns, Python- und SPSS-Anwendungsfälle zusammenzubringen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Watson ist zu einer so allumfassenden Marke geworden, dass sie aus technischer Sicht fast nichts mehr bedeutet.
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
Rohit K.
Verifizierter Benutzer in Gastgewerbe
Es hilft mir, Code ohne Fehler zu erhalten, hilft beim Aufbau von Logik in der Problemlösung. Hilft, Fehler im Code zu finden.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Es ist nicht sehr benutzerfreundlich und hat keine grafische Benutzeroberfläche, um meinen Trainingsauftrag einzureichen.
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
IBM Watson Studio hilft uns, Python- und SPSS-Anwendungsfälle zusammenzubringen.
Rohit K.
Verifizierter Benutzer in Gastgewerbe
Es hilft mir, Code ohne Fehler zu erhalten, hilft beim Aufbau von Logik in der Problemlösung. Hilft, Fehler im Code zu finden.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Watson ist zu einer so allumfassenden Marke geworden, dass sie aus technischer Sicht fast nichts mehr bedeutet.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Es ist nicht sehr benutzerfreundlich und hat keine grafische Benutzeroberfläche, um meinen Trainingsauftrag einzureichen.
Top-Alternativen
Diskussionen
IBM Watson Studio 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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Mit über 2,5 Millionen Bewertungen können wir Ihnen die spezifischen Details liefern, die Ihnen bei der informierten Softwarekaufentscheidung für Ihr Unternehmen helfen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
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