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Vertex AI Bewertungen & Produktdetails

Vertex AI Übersicht

Was ist Vertex AI?

Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQuery, Dataproc und Spark integriert. Sie können BigQuery ML verwenden, um maschinelle Lernmodelle in BigQuery mit Standard-SQL-Abfragen auf vorhandenen Business-Intelligence-Tools und Tabellenkalkulationen zu erstellen und auszuführen, oder Sie können Datensätze direkt aus BigQuery in Vertex AI Workbench exportieren und Ihre Modelle von dort aus ausführen. Verwenden Sie Vertex Data Labeling, um hochgenaue Labels für Ihre Datensammlung zu generieren.

Vertex AI Details
Produktwebsite
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Produktbeschreibung

Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.

Wie positionieren Sie sich gegenüber Ihren Mitbewerbern?

Vertex AI ist eine einheitliche Plattform, die eine breite Palette von Tools und Diensten bietet, um Ihnen zu helfen, maschinelle Lernmodelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es ist eine verwaltete Plattform, die sich um die zugrunde liegende Infrastruktur kümmert, sodass Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren können. Es ist auch eine skalierbare Plattform, die Ihre ML-Workloads bei Bedarf problemlos hoch- oder herunterskalieren kann.


Verkäuferdetails
Verkäufer
Google
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
1998
Hauptsitz
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,520,271 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
301,875 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Eigentum
NASDAQ:GOOG
Telefon
+1 (650) 253-0000
Gesamterlös (USD Mio)
$182,527
Beschreibung

Organize the world’s information and make it universally accessible and useful.


RJ
Übersicht bereitgestellt von:

Aktuelle Vertex AI Bewertungen

UJJWAL  D.
UD
UJJWAL D.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
4.0 von 5
"Efficient AI Platform with Robust AutoML"
It provides end-to-end machine learning platform which is seemlessly integrated with Google Cloud service. Its AutoML capabilities allow user to tr...
tushar b.
TB
tushar b.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
5.0 von 5
"Reviewing about vertex AI."
It really helps in speeding ML development, and it's really best option to train your ml model.
Abhiraj B.
AB
Abhiraj B.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
5.0 von 5
"Entfaltung von Potenzialen: Vertex AI"
Der Vertex AI-Arbeitsbereich bietet eine Vielzahl von Optionen, um Ihr Arbeitsbuch nach Ihren Bedürfnissen anzupassen, es ist einfach zuzuweisen un...
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Vertex AI Medien

Vertex AI Demo - [Use Case] Prototype to Production
Vertex AI helps you go from notebook code to a deployed model in the cloud. From data to training, batch or online predictions, tuning, scaling and experiment tracking, Vertex AI has every tool you need.
Vertex AI Demo - [Use Case] Data readiness
Vertex AI supports your data preparation process. You can ingest data from BigQuery and Cloud Storage and leverage Vertex AI Data Labeling to annotate high-quality training data and improve prediction accuracy.
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511 Vertex AI Bewertungen

4.3 von 5
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Vertex AI Vor- und Nachteile

Wie wird diese bestimmt?Informationen
Vor- und Nachteile werden aus dem Feedback der Bewertungen zusammengestellt und in Themen gruppiert, um eine leicht verständliche Zusammenfassung der Benutzerbewertungen zu bieten.
Vorteile
Contra

Gesamtbewertungsstimmung für Vertex AIFrage

Implementierungszeit
<1 Tag
>12 Monate
Return on Investment
<6 Monate
48+ Monate
Benutzerfreundlichkeit der Einrichtung
0 (Schwierig)
10 (Einfach)
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AA
BI Developer.
Information Technology and Services
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
(Ursprünglich )Informationen
Was gefällt dir am besten Google Cloud?

Google Cloud offers a wide range of solutions for technology development and deployment, including Computing, Networking, data Storage and management, AI and machine learning, all in one integrated platform. GCP has user-friendly learning tutorials and reliable community support, which makes it easy to solve whatever challenges might come up. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud?

The user interface can appear complex to newcomers, as it lacks customization options for the left navigation menu. The inability to remove services not used by users can make the interface unnecessarily crowded. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Google Cloud Solving und wie profitieren Sie davon?

Google Cloud helps enhance our business intelligence solutions development capabilities. We use BigQuery's data warehousing service to explore, process, and analyze large datasets, uncovering patterns and insights. Google Dataflow allows us to handle growing data volumes for data preparation and pipeline automation. My team collaborates on Vertex AI to develop and integrate predictive models for forecasting and generative AI capabilities within our solutions. Overall, the Google Cloud Platform helps my team develop and deploy data-intensive solutions by providing robust technology infrastructure to manage and analyze large datasets quickly, allowing us to focus more on core tasks. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Yash C.
YC
Product Engineer
Information Technology and Services
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Vertex AI von Google ist ein sehr hilfreicher Dienst der Google Cloud. Es hilft Ihnen, KI-Modelle zu testen, bevor Sie sie in Ihrem Produkt verwenden. Es hat alle neuesten KI-Modelle, sowohl Open Source als auch kostenpflichtige. Sie können Bilder generieren, große Audiodateien übersetzen und KI-Modelle schnell auf einem Server bereitstellen. Es spart viel Zeit, wenn Sie einen Dienst sehr schnell aufbauen möchten. Ich benutze es seit 2 Jahren und habe große Verbesserungen gesehen. Es hat auch einen großartigen Kundensupport, der Ihre Anfragen in kürzester Zeit löst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Das einzige Problem, das ich bei Vertex sehe, ist, dass wir manchmal Fehler erhalten, wenn wir KI-Modelle wie Gemini verwenden, und diese Fehler sind nicht benutzerfreundlich. Hier gibt es also Verbesserungspotenzial. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

Vertex AI hilft mir, alle neuesten KI-Modelle zu testen, sodass ich den Test auswählen kann. Es ermöglicht mir, Systemaufforderungen für KI-Modellaufgaben direkt im Portal zu erstellen, und das Beste daran ist, dass ich es vollständig auf Vertex AI selbst testen kann. Es ist auch relativ günstig im Vergleich zu anderen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pradumna S.
PS
GitHub Org. Member @Kubernetes &amp; @Kubernetes-sigs
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Verwendete Produkte innerhalb von Google Cloud: Google App Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI
Was gefällt dir am besten Google Cloud?

Ich mag die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit aus der Sicht der Benutzeroberfläche. Vom Haupt-Dashboard aus können wir problemlos eine VM zu einem vollwertigen Kubernetes-Cluster auf GKE machen, was bei anderen Anbietern nicht der Fall ist. Ein weiteres Merkmal, das ich schätze, ist die „Lösungen“-Seitenleiste, die einen großartigen Überblick über verfügbare Dienste für verschiedene Zwecke bietet – selbst für Benutzer, die damit möglicherweise nicht vertraut sind.

Aus der Perspektive der Befehlszeilenschnittstelle gefällt mir die RBAC-Funktionalität. Ein weiterer starker Punkt ist die Unterstützung für eine Vielzahl von Integrationen. Außerdem ist der Kundensupport ausgezeichnet, insbesondere bei technischen oder abrechnungsbezogenen Problemen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud?

Nichts. Eine Sache, die ich gerne sehen würde, ist eine Option zur automatischen Bereitstellung eines externen Load Balancers bei der Konfiguration eines Ingress-Controllers wie NGINX in Kubernetes. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Google Cloud Solving und wie profitieren Sie davon?

Der Bereich der Cloud-Anbieter war schon immer kompliziert, aber ich sehe, dass Google Cloud dies auf viele Arten löst – indem sie ihre Benutzeroberfläche und Dashboards einfach gestalten und Aufgaben viel einfacher machen.

Auf der Open-Source-Seite leisten Google Cloud und Google großartige Arbeit bei der Förderung von Open-Source-Software und passen ihre Produkte gut in das CNCF-Ökosystem ein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Mukand K.
MK
Co-Founder
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI
Geschäftspartner des Verkäufers oder Wettbewerbers des Verkäufers, nicht in den G2-Wertungen enthalten.
Was gefällt dir am besten Google Cloud?

Das Beste war, Google Cloud Run zu nutzen und es für Echtzeitaufgaben zu testen - das heißt, den FaaS-Ansatz zu verwenden - um das Deep-Learning-Seq2Seq-Modell für die Klassifizierungsaufgabe des Videoframes in Echtzeit zu testen. Gcloud Run bietet mehrere Parameter wie öffentliche und private URLs, um die App intern (in den Gcloud-IP-Adressen) oder extern (indem die App der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird) zu testen, Skalierbarkeit, CPU-Boost, um die Anfragen von den Clients zu beschleunigen, und Skalierbarkeit mit einer minimalen und maximalen Anzahl von Instanzen. Und ich erhielt Ergebnisse in Echtzeit für 20 Clients effizient, genau und schnell. Außerdem bot Google meinem Projekt einen Zuschuss von 25.000 $, damit ich die Dienste kostenlos nutzen und experimentieren kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Google Cloud?

Obwohl ich in der Lage bin, Echtzeitergebnisse zu erhalten, die ich erwartet habe - aber dort bin ich auf das Cold-Start-Problem gestoßen - obwohl ich die Mindestanzahl der Instanzen auf 1 gesetzt habe; aber nachdem es 1 bis 2 Stunden im Leerlauf war - wenn es eine Anfrage des Benutzers an den Server gibt - begann das Modell zu laden und daher konnte die gcloud run App/Link keine schnelleren Ergebnisse liefern und manchmal sogar keine Ergebnisse geben. Zweitens hatte ich hier ein Problem mit der Domänenfreigabe, obwohl ich Admin-Zugriff auf mein Konto habe, aber ich habe es gelöst, nachdem ich mehrere Dinge ausprobiert habe - es gab keine ordnungsgemäße Dokumentation darüber, wie man anderen Benutzern innerhalb des Kontos Zugriff gewährt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Google Cloud Solving und wie profitieren Sie davon?

Ich arbeite an meinem HEC-Computer-Vision-Projekt, das mir auf meiner Universitäts-ID gewährt wurde, um das Deep-Learning-Modell für ein Ereigniserkennungssystem in der Cloud mit dem FAAS-Ansatz zu experimentieren, um die Ergebnisse in Echtzeit zu berechnen, ohne den Zustand auf dem Server zu halten, was einen meiner Aspekte ausmacht: Zustandsloses Seq2Seq-DL-Modell. Es stellt mir sowohl öffentliche als auch private IPs zur Verfügung, um die Anwendung in Echtzeit zu testen, nämlich die Klassifizierung der Videoframes und die Überprüfung, ob sie meine drei Metriken erfüllt, die Robustheit, Skalierbarkeit und Genauigkeit sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

jay m.
JM
Senior Associate Consultant
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Vertex AI ist eine Komplettlösung für MLOps- und LLMOps-Bedürfnisse. Vertex AI ist einfach zu bedienen, da es eine sehr einfache Benutzeroberfläche hat und die APIs ebenfalls recht einfach sind, was den Kubeflow-Workflow gut und super einfach macht. Vertex AI bietet eine End-to-End-Lösung für jede MLOps-Pipeline. Es ist einfach zu implementieren, da die Bibliothek GCPC sehr gut dokumentiert ist und Beispiele enthält. Die Integration von Vertex AI oder das Auslösen von Pipelines aus VS Code ist einfach. Der Google-Support ist ausgezeichnet in Bezug auf den Service. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Die Dokumentation und auch die VS-Code-Integration im benutzergesteuerten Notebook sind ein großer Mangel, abgesehen davon ist alles sehr gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

Vertex AI löst das Problem, indem es eine einfache MLOps- und LLMOps-Plattform bereitstellt, auf der Produktions-ML-Workflows sehr gut, genau und leicht zu implementieren und zu verstehen sind, und dadurch Ressourcen für das Unternehmen und das Team spart. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Parth S.
PS
Cloud Engineer
Information Technology and Services
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
(Ursprünglich )Informationen
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Meine Gesamterfahrung war großartig, da es mich sehr komfortabel macht, es zu verwenden, weil seine Benutzeroberfläche sehr benutzerfreundlich und einfach zu bedienen ist. Es ermöglichte uns, nahtlos Data-Science-Modelle in unseren Automatisierungen bereitzustellen. Vertex AI von Google bietet eine sehr flexible Nutzung, Erstellung und Bereitstellung aller ML-Modelle sehr einfach. Man muss nicht erfahren im Programmieren sein, was es mir ermöglicht, es häufig mit Leichtigkeit in der Implementierung zu verwenden und es kann leicht in unsere Lösungen integriert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Da es sich nicht um kleine oder mittelgroße Unternehmen handelt, benötigt das Team die gute Dokumentation und Videos, um mit dem Tool zu beginnen. Obwohl die Preisgestaltung ein weiteres Anliegen ist, ist es oft eine Herausforderung, die Kosten effektiv vorherzusagen und zu verwalten, insbesondere wenn ich die maschinellen Lernprojekte skaliere. Ich finde, dass der Kundensupport für Vertex AI, einschließlich Foren und Online-Communities, nicht so umfangreich ist wie bei einigen anderen Plattformen für maschinelles Lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

Es vereinfacht meine Modellentwicklung und kümmert sich um das End-to-End-ML-Lebenszyklusmanagement. Früher hatte ich Schwierigkeiten, die Suchfunktion in meine Projekte zu integrieren, aber jetzt habe ich die Suche in Anwendungen mit dem Vertex AI Agent Builder integriert und ein Demo-Suchergebnis dieser Anwendung entwickelt, das Filmergebnisse im Screenshot zeigt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ashutosh A.
AA
Assistant Manager Data Analytics
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Vertex AI will provide you the autoML feature where you will get various machine learning pre-trained models you just have to train them on your dataset and you are ready to go for predictions or classification. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Computing power is very less. It is taking soooo much time to run little complex scripts but the same scripts you can run in Big Query very fast. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

It'll help you with pre-trained ML models to perform your prediction or classification tasks.

You can even schedule your python notebooks in Vertex AI as per your requirements. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Prajwal N.
PN
Data Engineer
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Die wertvollsten Merkmale der Lösung sind, dass sie sehr flexibel ist und einige der Dienste fast Low-Code sind, mit No-Code-Diensten, sodass sie den Agenten Flexibilität bietet, die Anwendungsfälle entsprechend den betrieblichen Anforderungen zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Ich denke, die technische Dokumentation ist im Tool nicht leicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

Die wertvollsten Merkmale der Lösung sind, dass sie ziemlich flexibel ist und einige der Dienste fast Low-Code sind, mit No-Code-Diensten, was den Agenten Flexibilität gibt, die Anwendungsfälle entsprechend den betrieblichen Anforderungen zu erstellen. Wenn jemand etwas Eigenes erstellen möchte, ist es sogar für Endbenutzer sehr einfach. Im Gegensatz dazu, wenn sie die Pipelines anpassen und die detaillierten Details abdecken möchten, können sie die verfügbaren Optionen nutzen, um jede Pipeline-Stufe mit Codes zu erfassen und zu steuern.

Die Modelle der Tools sind ziemlich gut. Die Multi-Model-Fähigkeiten von Vertex AI mit Gemini 1.5 Pro sind ziemlich gut, aber die Kosten sind etwas höher. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

UJJWAL  D.
UD
Currently i am a freelancer
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

It provides end-to-end machine learning platform which is seemlessly integrated with Google Cloud service. Its AutoML capabilities allow user to train and deploy their models without much knowledge in the field of coding and tech side of it . And best part is that we can use pre-trained models which can fasten up development. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

High pricing leading problem to smaller startups. Some models required deep knowledge about cloud . Bad documentation , very difficult to find specific details . Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

In most easy way i can say it helps me in simplifying and streamlining the end-to-end machine learning lifecycle and problems related to model training , deployment and management Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sameer C.
SC
Development Lead
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten Vertex AI?

Das Beste an Vertex AI ist, dass es ML-Entwicklern ermöglicht, Google-Dienste einfach in ihre Projekte zu integrieren, Textgenerierungs-APIs von Google anzubieten, ihr eigenes Modell individuell zu trainieren und es problemlos bereitzustellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Vertex AI?

Nichts zu mögen. Insgesamt eine gute Plattform und eine Anlaufstelle für ML-Entwickler, um ihre Modelle bereitzustellen, zu trainieren und zu testen, indem sie die von Google angebotenen Tools und Dienste nutzen! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? Vertex AI Solving und wie profitieren Sie davon?

Ich habe persönlich Vertex AI verwendet, um an ML-bezogenen Projekten im Rahmen unserer Community-Workshops zu arbeiten. Das Beste an Vertex AI Studio von Google ist die Einfachheit, ein eigenes Modell zu trainieren, verschiedene von Google entwickelte generative KI-Modelle wie Gemini und PALM APIs zu testen und deren Integration in die Projekte. Insgesamt ist es eine All-in-One-Plattform für alle, die an der Entwicklung von maschinellen Lernprojekten sowohl für persönliche als auch für industrielle Zwecke interessiert sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.