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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
$30 per month
Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerBigML
Sternebewertung
(24)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (87.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
$30 per month
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass BigML in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es besonders für kleine Unternehmen attraktiv macht, die eine benutzerfreundliche Oberfläche suchen. Im Gegensatz dazu hat Amazon SageMaker eine niedrigere Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,4, die einige Benutzer als weniger intuitiv empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von BigML herausragend ist und mit 9,5 bewertet wird, was Benutzer für die rechtzeitige Unterstützung und Anleitung schätzen. Im Gegensatz dazu hat die Supportqualität von Amazon SageMaker, die mit 8,7 bewertet wird, Feedback erhalten, das darauf hinweist, dass die Reaktionszeiten langsamer sein können.
- G2-Benutzer heben die starke Leistung von BigML in Bezug auf die Flexibilität der Bereitstellung hervor, insbesondere mit seinem verwalteten Service, der mit 9,5 bewertet wird und eine einfachere Skalierung und Verwaltung ermöglicht. Amazon SageMaker, obwohl ebenfalls effektiv, erzielte mit 9,0 eine etwas niedrigere Bewertung, was darauf hindeutet, dass es mehr Aufwand für ähnliche Bereitstellungsszenarien erfordern könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Datenaufnahme- und -aufbereitungskapazitäten von BigML mit 8,1 bewertet werden, was einige im Vergleich zu Amazon SageMakers höherer Bewertung von 8,8 als einschränkend empfinden, was darauf hindeutet, dass SageMaker robustere Werkzeuge für die Datenvorbereitung bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass BigML in seiner Drag-and-Drop-Funktionalität glänzt, die mit 9,0 bewertet wird und die Modellentwicklung für Benutzer vereinfacht. Im Gegensatz dazu erzielte die Drag-and-Drop-Funktion von Amazon SageMaker eine niedrigere Bewertung von 8,3, was auf eine weniger nahtlose Erfahrung für Benutzer hinweist, die Modelle schnell erstellen möchten.
- Benutzer sagen, dass die Produktentwicklung von BigML mit 9,5 hoch bewertet wird, was ein starkes Engagement für Innovation und Benutzerfeedback widerspiegelt. Amazon SageMaker, mit einer Bewertung von 8,8, wird ebenfalls als zukunftsorientiert angesehen, könnte jedoch nicht so eng mit den Benutzerbedürfnissen übereinstimmen wie BigML.
Amazon SageMaker vs BigML
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten BigML einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Allerdings bevorzugten die Rezensenten es, insgesamt Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass BigML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon SageMaker.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter BigML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von BigML gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarBigML
STANDARD
$30
per month
- UNBEGRENZTE AUFGABEN
- MAX. AUFGABENGRÖSSE: 64 MB
- MAX. PARALLELE AUFGABEN: 2
Kostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBigML
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
9.2
24
Einfache Bedienung
8.4
38
9.0
24
Einfache Einrichtung
8.5
25
9.2
22
Einfache Verwaltung
8.4
20
9.3
22
Qualität der Unterstützung
8.6
33
9.5
22
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
9.1
22
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
9.5
24
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Einsatz
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
Nicht genügend Daten
system
8.2
19
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Modellentwicklung
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
33
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
19
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
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Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.6
6
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9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
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Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
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Statistisches Tool
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Datenanalyse
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Entscheidungsfindung
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und BigML sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen und Generative KI-Infrastruktur
BigML ist kategorisiert als Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
BigML
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
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Computersoftware
83.3%
Unternehmensberatung
4.2%
Internationaler Handel und Entwicklung
4.2%
Elektro-/Elektronikfertigung
4.2%
Alternative Streitbeilegung
4.2%
Andere
0.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
BigML hat keine Diskussionen mit Antworten
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