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Amazon SageMaker und IBM SPSS Modeler vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Unternehmen (54.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Starting at $7,430 USD per user per year
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 SageMakerIBM SPSS Modeler
Sternebewertung
(147)4.0 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (54.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Starting at $7,430 USD per user per year
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass IBM SPSS Modeler in den Data-Mining-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend ist, während Amazon SageMaker in den Machine-Learning-Diensten, insbesondere in der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache, glänzt und 9,2 bzw. 9,0 Punkte erzielt.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM SPSS Modeler eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche mit einer Bewertung von 7,8 bietet, aber Amazon SageMaker es mit einer Bewertung von 9,0 leicht übertrifft, was es den Benutzern erleichtert, Modelle zu erstellen und bereitzustellen.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Amazon SageMaker eine überlegene Skalierbarkeit und Leistung bietet, insbesondere in der Skalierbarkeit des AI-Modelltrainings, mit einer Bewertung von 9,0 im Vergleich zu IBM SPSS Modelers 7,6, was für Unternehmen, die ihre AI-Initiativen skalieren möchten, entscheidend ist.
- Benutzer auf G2 schätzen die Qualität des Supports für Amazon SageMaker, das 8,7 Punkte erzielte, während IBM SPSS Modeler eine niedrigere Bewertung von 8,0 erhielt, was darauf hindeutet, dass Benutzer bei SageMaker möglicherweise reaktionsschnellere Unterstützung finden.
- Rezensenten sagen, dass IBM SPSS Modeler starke statistische Werkzeuge mit einer Bewertung von 8,0 hat, aber die vorgefertigten Algorithmen und Modelltrainingsfunktionen von Amazon SageMaker, die beide 8,9 Punkte erzielen, bieten einen robusteren Rahmen für Machine-Learning-Projekte.
- Benutzer berichten, dass die Bereitstellungsflexibilität von Amazon SageMaker, insbesondere seine verwalteten Dienstfähigkeiten mit einer Bewertung von 9,5, IBM SPSS Modelers 7,6 deutlich übertrifft, was es zu einer besseren Wahl für Organisationen macht, die effiziente Bereitstellungsoptionen suchen.
Amazon SageMaker vs IBM SPSS Modeler
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon SageMaker einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM SPSS Modeler.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber IBM SPSS Modeler.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarIBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
Starting at $7,430 USD
per user per year
Einzelbenutzer-Desktop-Anwendung für Windows zum Kauf erhältlich. Weitere Optionen über den IBM-Vertrieb verfügbar. Beinhaltet 12 Monate technischen Support.
- Datenzugriff und -export ohne Größenbeschränkungen
- Automatische Datenvorbereitung, -aufbereitung, ETL
- Über 30 Basis-Maschinenlernalgorithmen, automatisches Modellieren
Kostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM SPSS Modeler
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.3
109
Einfache Bedienung
8.4
38
8.3
110
Einfache Einrichtung
8.5
25
8.2
28
Einfache Verwaltung
8.4
20
8.1
27
Qualität der Unterstützung
8.6
33
8.0
93
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.3
26
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
7.0
109
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
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
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
7.6
16
system
8.2
19
7.7
14
Modellentwicklung
8.7
29
8.2
12
8.2
28
8.2
13
8.3
33
8.3
14
8.9
33
8.5
14
Modellentwicklung
8.4
19
6.9
15
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
7.3
11
9.1
28
7.5
12
8.9
25
6.9
12
9.0
28
8.1
13
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
6.4
12
9.2
18
6.7
13
Einsatz
8.6
32
7.4
13
8.6
32
8.6
12
9.0
31
7.6
15
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
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
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
58
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
48
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
60
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
68
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
68
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
63
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und IBM SPSS Modeler 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 SPSS Modeler 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)
IBM SPSS Modeler
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%
hochschulbildung
15.7%
Bildungsmanagement
11.8%
forschung
7.9%
Banking
5.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
4.7%
Andere
54.3%
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
Wo kann ich detailliertere Informationen zu den Funktionen und Fähigkeiten von IBM SPSS Modeler, einschließlich einer Liste der Algorithmen, finden?
1 Kommentar
MB
Hallo!
Wenn Sie die Liste der Algorithmen wissen möchten, können Sie das offizielle Handbuch hier einsehen:...Mehr erfahren
How frequently are you going to release updates
1 Kommentar
MB
Hallo! Sie veröffentlichen fast jedes Jahr große Updates. Letzten Monat haben sie Version 18.2.2 mit Updates veröffentlicht. Außerdem veröffentlichen sie im...Mehr erfahren
Benötige Schulung zur Nutzung von SPSS Modeler 18.2.
1 Kommentar
RK
Hallo, ich habe die SPSS Modeler-Software in einem Kurs für meinen Master in Learning Analytics vor ein paar Jahren gelernt. Ich arbeite auch an derselben...Mehr erfahren
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