Azure Machine Learning und DataRobot vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (54.2% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningDataRobot
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Erfahren Sie mehr über DataRobotAzure Machine Learning vs DataRobot
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Azure Machine Learning einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Azure Machine Learning zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass DataRobot den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- 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 DataRobot.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarDataRobot
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDataRobot
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.8
23
Einfache Bedienung
8.5
80
8.5
23
Einfache Einrichtung
8.3
57
7.0
11
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.4
11
Qualität der Unterstützung
8.6
74
7.9
22
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.3
11
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.4
22
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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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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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
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
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Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
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Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
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Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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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
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Predictive Analytics11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Statistisches Tool
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Datenanalyse
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Entscheidungsfindung
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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
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Generative KI
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und DataRobot sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und Generative KI-Infrastruktur
DataRobot ist kategorisiert als Predictive Analytics
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
DataRobot
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
20.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.5%
Telekommunikation
8.3%
Architektur & Planung
4.2%
Biotechnologie
4.2%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
2 Kommentare
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Kann ich externe Bibliotheken mit meinen Algorithmen verwenden?
1 Kommentar
CP
Ja, das können Sie. Algorithmia verfügt über vollständige Paketverwaltungsfunktionen, die in die Plattform integriert sind.Mehr erfahren
Wie viel kostet die Nutzung von Algorithmia?
1 Kommentar
CP
Sie können mit Algorithmia Teams für nur 299 $/Monat beginnen.Mehr erfahren
Ich habe einen Fehler in einem Algorithmus gefunden oder er liefert nicht die erwarteten Ergebnisse, was kann ich tun?
1 Kommentar
CP
Wenn Sie ein Algorithmia Enterprise-Benutzer sind, kontaktieren Sie Ihr Account-Team für eine sofortige Antwort.
Für Teams, während Sie auf der Plattform...Mehr erfahren
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