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Comparar Amazon Rekognition e Google Cloud AutoML Vision 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.7% das avaliações)
Pequeno negócio (66.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Amazon Rekognition
Classificação por Estrelas
(28)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Amazon RekognitionGoogle Cloud AutoML Vision
Classificação por Estrelas
(15)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (66.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Google Cloud AutoML VisionResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Amazon Rekognition se destaca em sua Qualidade de Suporte, com uma pontuação de 9,1, o que os revisores mencionam como uma vantagem significativa ao solucionar problemas ou buscar orientação, em comparação com a pontuação de 8,7 do Google Cloud AutoML Vision.
- Os revisores mencionam que a Facilidade de Configuração do Amazon Rekognition é notavelmente maior, com uma pontuação de 9,1, tornando-o mais amigável para pequenas empresas, enquanto o Google Cloud AutoML Vision tem uma pontuação mais baixa de 8,0, indicando uma curva de aprendizado mais acentuada.
- Os usuários do G2 destacam as capacidades superiores de Detecção de Emoções do Amazon Rekognition, com uma pontuação de 8,1, o que é particularmente benéfico para aplicações em marketing e engajamento do cliente, enquanto o Google Cloud AutoML Vision não oferece um recurso comparável.
- Os usuários no G2 relatam que o recurso de Detecção de Vídeo do Amazon Rekognition, com uma pontuação de 7,1, é menos robusto do que o esperado, enquanto o Google Cloud AutoML Vision não oferece um equivalente direto, o que pode limitar as opções para usuários focados em análise de vídeo.
- Os revisores mencionam que ambos os produtos têm um bom desempenho em Treinamento de Modelos, com o Amazon Rekognition obtendo uma pontuação de 8,8 e o Google Cloud AutoML Vision também apresentando um bom desempenho, mas os usuários observam que a interface do Rekognition é mais intuitiva para iniciantes.
- Os usuários dizem que o Amazon Rekognition se destaca na Detecção de Logotipos com uma pontuação de 8,9, o que é particularmente útil para monitoramento de marcas, enquanto o Google Cloud AutoML Vision não possui um recurso específico para esse propósito, tornando o Rekognition uma escolha melhor para empresas focadas em visibilidade de marca.
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Reconhecimento de Imagem
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Amazon Rekognition vs Google Cloud AutoML Vision
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Amazon Rekognition mais fácil de usar, configurar e fazer negócios no geral. No entanto, os avaliadores preferiram a facilidade de administração com Google Cloud AutoML Vision.
- Os revisores sentiram que Amazon Rekognition atende melhor às necessidades de seus negócios do que Google Cloud AutoML Vision.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Amazon Rekognition é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Amazon Rekognition em relação ao Google Cloud AutoML Vision.
Preços
Preço de Nível Básico
Amazon Rekognition
Preço não disponívelGoogle Cloud AutoML Vision
Preço não disponívelTeste Gratuito
Amazon Rekognition
Informação de teste não disponívelGoogle Cloud AutoML Vision
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.4
21
8.3
9
Facilidade de Uso
8.4
21
8.0
9
Facilidade de configuração
9.1
16
8.0
5
Facilidade de administração
8.6
16
8.7
5
Qualidade do Suporte
9.1
16
8.7
9
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.9
15
8.0
5
Direção de Produto (% positivo)
9.4
20
8.7
9
Recursos
Tipo de reconhecimento
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Dados insuficientes disponíveis
7.1
7
Reconhecimento Facial
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Rotulagem
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.1
8
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Amazon Rekognition e Google Cloud AutoML Vision é categorizado como Reconhecimento de Imagem
Categorias Únicas
Amazon Rekognition não possui categorias únicas
Google Cloud AutoML Vision não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Amazon Rekognition
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Google Cloud AutoML Vision
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
Tecnologia da informação e serviços
17.9%
Varejo
10.7%
Segurança e Investigações
7.1%
Entretenimento
7.1%
Programas de computador
7.1%
Outro
50.0%
Programas de computador
26.7%
Tecnologia da informação e serviços
13.3%
Automóvel
13.3%
Varejo
6.7%
Marketing e Publicidade
6.7%
Outro
33.3%
Avaliações Mais Úteis
Amazon Rekognition
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Defesa e Espaço
Fácil de integrar no seu fluxo de trabalho e com latência relativamente baixa
Revisão Crítica Mais Útil
Daniel c.
Usuário Verificado em Contabilidade
Pode se tornar avassalador às vezes com todas as opções, mas na maior parte é um processo de aprendizado por tentativa e erro.
Google Cloud AutoML Vision
Revisão Favorável Mais Útil
Shreyas S.
Usuário Verificado em Automotivo
Ele suporta o fornecimento de modelos para dispositivos de borda com diferentes hardwares. Eu havia otimizado um modelo de classificação de imagens para GPU ARM Mali, foi bom ter suporte do GCP para várias plataformas de hardware.
Revisão Crítica Mais Útil
Grace Betsy P.
Usuário Verificado em Materiais de Construção
Tipos de dados complexos, a aprendizagem não é supervisionada e a aprendizagem por reforço.
Usuário Verificado em Defesa e Espaço
Fácil de integrar no seu fluxo de trabalho e com latência relativamente baixa
Shreyas S.
Usuário Verificado em Automotivo
Ele suporta o fornecimento de modelos para dispositivos de borda com diferentes hardwares. Eu havia otimizado um modelo de classificação de imagens para GPU ARM Mali, foi bom ter suporte do GCP para várias plataformas de hardware.
Daniel c.
Usuário Verificado em Contabilidade
Pode se tornar avassalador às vezes com todas as opções, mas na maior parte é um processo de aprendizado por tentativa e erro.
Grace Betsy P.
Usuário Verificado em Materiais de Construção
Tipos de dados complexos, a aprendizagem não é supervisionada e a aprendizagem por reforço.
Principais Alternativas
Discussões
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