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Azure Machine Learning und Comet.ml vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos
Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningComet.ml
Sternebewertung
(12)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Kostenlos
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die große Datensätze und komplexe Modelle verarbeiten müssen. Im Gegensatz dazu wird die Skalierbarkeit von Comet.ml mit 7,7 bewertet, was seine Effektivität für größere Projekte einschränken könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning überlegene Modelltrainings-Fähigkeiten bietet, mit einer Bewertung von 8,7, die durch seine robusten vorgefertigten Algorithmen verbessert werden. Comet.ml erzielt zwar 8,8 im Modelltraining, fehlt jedoch die gleiche Tiefe in vorgefertigten Optionen, was die Benutzererfahrung beeinträchtigen kann.
- G2-Benutzer heben die Bereitstellungsfreundlichkeit von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,7 hervor, die einen reibungsloseren Übergang von der Entwicklung zur Produktion ermöglicht. Comet.ml, mit einer Bewertung von 7,7, könnte in diesem Bereich mehr Herausforderungen darstellen, insbesondere für Benutzer, die mit seiner Benutzeroberfläche nicht vertraut sind.
- Rezensenten sagen, dass die Qualität des Supports von Azure Machine Learning mit 8,6 bewertet wird, was auf ein starkes Engagement für den Kundenservice hinweist. Im Vergleich dazu wird der Support von Comet.ml mit 8,3 bewertet, was zwar immer noch gut ist, aber möglicherweise nicht den Erwartungen von Benutzern entspricht, die umfangreiche Unterstützung benötigen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning eine bessere Sprachunterstützung mit einer Bewertung von 8,9 bietet und eine breitere Palette von Programmiersprachen unterstützt. Comet.ml, mit einer Bewertung von 8,6, bietet möglicherweise nicht das gleiche Maß an Flexibilität, was für Entwickler ein entscheidender Faktor sein könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die Produktentwicklung von Azure Machine Learning mit 9,1 bewertet wird, was einen starken positiven Ausblick für zukünftige Updates und Funktionen widerspiegelt. Im Gegensatz dazu deutet die Bewertung von 8,1 für Comet.ml darauf hin, dass Benutzer Bedenken hinsichtlich seiner langfristigen Lebensfähigkeit und Funktionsverbesserungen haben könnten.
Azure Machine Learning vs Comet.ml
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Machine Learning den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Comet.ml.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber Comet.ml.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarComet.ml
Free
Kostenlos
Unbegrenzte Teammitglieder
10.000 Spuren pro Monat
- LLM-Verfolgung
- Datensätze und Experimente
- LLM-als-Richter-Metriken
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarComet.ml
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
7.9
7
Einfache Bedienung
8.5
80
8.3
7
Einfache Einrichtung
8.3
57
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
49
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.3
6
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.1
6
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
6.7
5
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
8.4
56
Nicht genügend Daten
system
8.6
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
53
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
52
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
51
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
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
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und Comet.ml sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Comet.ml hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Comet.ml
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
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
Computersoftware
33.3%
Telekommunikation
8.3%
forschung
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.3%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
8.3%
Andere
33.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
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