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Azure Machine Learning und IBM Cloud Pak for Data vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningIBM Cloud Pak for Data
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Erfahren Sie mehr über IBM Cloud Pak for DataZusammenfassung
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, was es für Anfänger benutzerfreundlicher macht im Vergleich zu IBM Cloud Pak for Data, das eine Bewertung von 8,1 hat. Rezensenten erwähnen, dass die intuitive Benutzeroberfläche und die umfassende Dokumentation das Benutzererlebnis erheblich verbessern.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM Cloud Pak for Data in Datenaufnahme & -aufbereitung glänzt und eine Bewertung von 9,5 erzielt, was deutlich höher ist als die 8,7 von Azure Machine Learning. Benutzer schätzen die robusten Werkzeuge zur Datenvorbereitung und -integration, die nahtlose Daten-Workflows ermöglichen.
- G2-Benutzer heben die überlegenen Modellentwicklungs-Fähigkeiten von Azure Machine Learning hervor, insbesondere bei Vorgefertigten Algorithmen, wo es 8,3 im Vergleich zu IBMs 9,1 erzielt. Benutzer sagen, dass die Vielfalt und Effektivität der vorgefertigten Modelle in IBM Cloud Pak for Data einen erheblichen Vorteil für die schnelle Bereitstellung bieten.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning eine bessere Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,2 bietet, während IBM Cloud Pak for Data 9,1 erzielt. Rezensenten erwähnen, dass die Fähigkeit von Azure, große Datensätze zu verarbeiten und Ressourcen dynamisch zu skalieren, ein Schlüsselfeature für Anwendungen auf Unternehmensebene ist.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM Cloud Pak for Data ein umfassenderes Managed Service-Erlebnis bietet, mit einer Bewertung von 9,3 im Vergleich zu Azures 8,8. Benutzer schätzen die einfache Verwaltung und den Support von IBM, der die Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Modellen vereinfacht.
- Benutzer berichten, dass die Anpassungs-Optionen von Azure Machine Learning, insbesondere bei Benutzerdefinierten VMs, mit 8,0 bewertet werden und maßgeschneiderte Umgebungen ermöglichen. Im Gegensatz dazu wird die Flexibilität von IBM Cloud Pak for Data bei der Anwendungsbereitstellung als starker Punkt hervorgehoben, wobei beide Produkte gleichauf mit 8,8 bewertet werden, was auf ein ausgewogenes Angebot in diesem Bereich hinweist.
Azure Machine Learning vs IBM Cloud Pak for Data
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Machine Learning zu machen.
- Azure Machine Learning und IBM Cloud Pak for Data erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- 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 IBM Cloud Pak for Data.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Cloud Pak for Data
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Cloud Pak for Data
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.5
47
Einfache Bedienung
8.5
80
8.1
47
Einfache Einrichtung
8.3
57
7.2
26
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.6
27
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.3
42
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.1
25
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.8
47
Funktionen
Anpassung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)12 Funktionen ausblenden12 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
9
Bereitstellung der Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Funktionalität
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
8.9
14
system
8.6
22
9.5
11
Modellentwicklung
8.6
51
8.3
8
8.9
54
8.5
8
8.3
53
9.1
9
8.7
52
8.8
8
Modellentwicklung
8.4
21
8.5
12
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
8.7
9
7.9
45
9.4
8
7.8
38
9.6
8
8.2
42
9.0
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
9.2
8
8.5
21
9.3
7
Einsatz
8.8
50
9.3
9
8.7
51
9.3
9
8.9
51
8.9
9
Generative KI
8.5
10
8.3
5
8.2
10
8.3
5
7.5
10
8.3
5
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
Datenmanagement
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
8.3
5
Analytics
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
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
Agentische KI - Datengeflecht
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
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenanalyse im großen Maßstab11 Funktionen ausblenden11 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.6
34
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
|
Verifizierte Funktion
Verbindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
23
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
22
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
25
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
24
|
Verifizierte Funktion
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
26
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
23
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
|
Verifizierte Funktion
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
13
|
Verifizierte Funktion
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und IBM Cloud Pak for Data sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
IBM Cloud Pak for Data ist kategorisiert als Datengeflecht, Virtuelle Private Cloud (VPC), Datenanalyse im großen Maßstab, Predictive Analytics, und Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Cloud Pak for Data
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
12.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.6%
Banking
8.6%
Finanzdienstleistungen
5.7%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
58.6%
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
IBM Cloud Pak for Data hat keine Diskussionen mit Antworten
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