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Amazon SageMaker und IBM Decision Optimization vergleichen 
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Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Unternehmen (60.0% der Bewertungen)
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerIBM Decision Optimization
Sternebewertung
(41)4.5 von 5
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Alle 2 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in seiner Drag-and-Drop-Funktion mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es den Benutzern erleichtert, Machine-Learning-Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen und bereitzustellen. Im Gegensatz dazu erzielte die Drag-and-Drop-Funktion von IBM Decision Optimization eine niedrigere Bewertung von 7,8, was auf eine weniger benutzerfreundliche Erfahrung hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltraining-Fähigkeiten von Amazon SageMaker mit 8,9 hoch bewertet werden, was seine Effizienz beim Training komplexer Modelle zeigt. Im Gegensatz dazu erhielt IBM Decision Optimization eine Bewertung von 7,4, was darauf hindeutet, dass Benutzer in diesem Bereich auf Herausforderungen stoßen könnten.
- G2-Benutzer heben die überlegene Skalierbarkeit von Amazon SageMaker mit einer Bewertung von 9,7 hervor, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Machine-Learning-Anwendungen problemlos zu skalieren. IBM Decision Optimization erzielte jedoch 8,8, was darauf hindeutet, dass es zwar skalierbar ist, aber möglicherweise nicht die Flexibilität von SageMaker bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Amazon SageMaker eine bessere Sprachunterstützung mit einer Bewertung von 8,9 bietet, was für diverse Teams, die an verschiedenen Projekten arbeiten, entscheidend ist. Die Bewertung von IBM Decision Optimization von 7,9 deutet darauf hin, dass es in diesem Bereich Einschränkungen geben könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die AI-Hochverfügbarkeits-Funktionen von Amazon SageMaker robust sind und zu seiner hohen Leistung und Zuverlässigkeit beitragen, während die niedrigere Bewertung von IBM Decision Optimization von 7,6 auf potenzielle Bedenken hinsichtlich der Betriebszeit und Zuverlässigkeit hinweist.
- Benutzer sagen, dass die Vorgefertigten Algorithmen von Amazon SageMaker gut aufgenommen werden und eine Bewertung von 8,4 erhalten, was den Benutzern hilft, schnell Lösungen zu implementieren. Im Gegensatz dazu deutet die Bewertung von IBM Decision Optimization von 8,0 darauf hin, dass es zwar vorgefertigte Algorithmen bietet, diese jedoch möglicherweise nicht so umfassend oder effektiv sind wie die in SageMaker.
Amazon SageMaker vs IBM Decision Optimization
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden und zu verwalten. Jedoch ist Amazon SageMaker einfacher einzurichten. Rezensenten stimmten überein, dass es mit beiden Anbietern insgesamt gleich einfach ist, Geschäfte zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Amazon SageMaker und IBM Decision Optimization ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarIBM 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
Kostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Decision Optimization
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.4
30
Einfache Bedienung
8.4
38
8.7
30
Einfache Einrichtung
8.5
25
8.3
14
Einfache Verwaltung
8.4
20
8.7
14
Qualität der Unterstützung
8.6
33
8.6
30
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
9.2
14
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
8.0
29
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
7.6
9
system
8.2
19
7.2
9
Modellentwicklung
8.7
29
7.9
7
8.2
28
8.3
7
8.3
33
8.3
7
8.9
33
7.4
7
Modellentwicklung
8.4
19
7.4
9
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
7.9
7
9.1
28
7.4
7
8.9
25
6.9
7
9.0
28
6.9
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
7.3
8
9.2
18
7.5
8
Einsatz
8.6
32
8.3
7
8.6
32
8.1
7
9.0
31
7.6
7
Generative KI
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
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Integration
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Geschäftslogik
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Management
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Analytics
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Einsatz
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Generative KI
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Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
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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
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und IBM Decision Optimization sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Decision Optimization
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%
Finanzdienstleistungen
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
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
IBM Decision Optimization hat keine Diskussionen mit Antworten
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