Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Azure Machine Learning und Gurobi Optimizer vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
ILUM
Website besuchen
Gesponsert
Sie sehen diese Anzeige aufgrund der Relevanz des Produkts für diese Seite. Gesponserte Inhalte erhalten in keiner der Bewertungen von G2 eine bevorzugte Behandlung.
Alteryx
Website besuchen
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
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 LearningGurobi Optimizer
Sternebewertung
(20)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (55.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Gurobi OptimizerZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in seiner Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,6 hervorragend abschneidet, während der Gurobi Optimizer mit einer Bewertung von 9,3 noch besser abschneidet und es für Neulinge in Optimierungsaufgaben benutzerfreundlicher macht.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning robuste Modellentwicklungs-Funktionen bietet, insbesondere mit seinen Vorgefertigten Algorithmen, die mit 8,3 bewertet werden, aber der Gurobi Optimizer übertrifft dies mit einer Bewertung von 8,2 und bietet eine umfassendere Suite für Optimierungsmodellierung.
- G2-Benutzer heben die starke Skalierbarkeit von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,9 hervor, was für Anwendungen auf Unternehmensebene entscheidend ist, während der Gurobi Optimizer mit einer Bewertung von 9,2 führt, was auf eine überlegene Leistung bei der Bewältigung von groß angelegten Optimierungsproblemen hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,6 lobenswert ist, aber der Gurobi Optimizer erhält mit einer Bewertung von 9,2 höhere Anerkennung, was auf ein reaktionsschnelleres und hilfreicheres Support-Team hindeutet.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungs-Fähigkeiten von Azure Machine Learning stark sind, insbesondere im Managed Service mit einer Bewertung von 8,8, während der Gurobi Optimizer dies mit einer Bewertung von 8,8 erreicht, was darauf hindeutet, dass beide Plattformen in Bereitstellungsoptionen wettbewerbsfähig sind.
- Benutzer sagen, dass die Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings von Azure Machine Learning mit 8,7 bewertet wird, was für iterative Modellverbesserungen vorteilhaft ist, aber der Fokus des Gurobi Optimizers auf Optimierungsaufgaben bietet einen spezialisierteren Ansatz, was ihn zur bevorzugten Wahl für Benutzer macht, die sich auf Optimierungsherausforderungen konzentrieren.
Azure Machine Learning vs Gurobi Optimizer
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Gurobi Optimizer den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Gurobi Optimizer.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber Gurobi Optimizer.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarGurobi Optimizer
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGurobi Optimizer
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.9
14
Einfache Bedienung
8.5
80
9.3
14
Einfache Einrichtung
8.3
57
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
49
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.2
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
7.3
13
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
Nicht genügend Daten verfügbar
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
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
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
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
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 Gurobi Optimizer sind kategorisiert als MLOps-Plattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Gurobi Optimizer 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)
Gurobi Optimizer
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%
Einzelhandel
10.0%
forschung
10.0%
Logistik und Supply Chain
10.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
10.0%
hochschulbildung
10.0%
Andere
50.0%
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
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wie kann ich nichtlineare Optimierung mit dem Gurobi Optimizer lösen?
2 Kommentare
Offizielle Antwort von Gurobi Optimizer
Dies waren damals einige großartige Einblicke in den Umgang mit nichtlinearen Problemen in Gurobi. Darüber hinaus haben neuere Versionen von Gurobi...Mehr erfahren
Gurobi Optimizer hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Auf der Suche nach Software-Einblicken?
Mit über 3 Millionen Bewertungen können wir die spezifischen Details bereitstellen, die Ihnen helfen, eine fundierte Kaufentscheidung für Software für Ihr Unternehmen zu treffen. Das Finden des richtigen Produkts ist wichtig, lassen Sie uns helfen.
oder fortfahren mit
Durch die Fortsetzung stimmen Sie unseren Nutzungsbedingungen und der Datenschutzrichtlinie zu
