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Azure Machine Learning und IBM Decision Optimization vergleichen 
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Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningIBM Decision Optimization
Sternebewertung
(41)4.5 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Free
Alle 2 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle ermöglicht, während IBM Decision Optimization mit 8,8 niedriger bewertet wird, was auf potenzielle Einschränkungen bei der Skalierung für größere Unternehmensanforderungen hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning überlegene Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 8,7 bietet, was die Vorbereitung von Daten für die Analyse erleichtert, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 7,2 darauf hindeutet, dass Benutzer in diesem Bereich auf Herausforderungen stoßen könnten.
- G2-Benutzer heben die Drag-and-Drop-Oberfläche von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,9 hervor, die den Modellentwicklungsprozess vereinfacht, während die Bewertung von IBM Decision Optimization mit 8,3 auf eine weniger intuitive Benutzererfahrung in dieser Hinsicht hinweist.
- Rezensenten sagen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Azure Machine Learning mit 8,8 bewertet werden, was seine Effektivität beim Training komplexer Modelle zeigt, verglichen mit der niedrigeren Bewertung von IBM Decision Optimization von 7,8, die möglicherweise eine weniger robuste Trainingsumgebung widerspiegelt.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning eine umfassendere Bibliothek von vorgefertigten Algorithmen mit einer Bewertung von 8,3 bietet, die eine schnellere Modellentwicklung erleichtert, während IBM Decision Optimization diese Bewertung erreicht, aber nicht die gleiche Breite an Optionen bietet, was die Flexibilität der Benutzer potenziell einschränkt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von Azure Machine Learning mit 8,6 bewertet wird, was auf ein starkes Unterstützungssystem für Benutzer hinweist, während IBM Decision Optimization ebenfalls 8,6 bewertet wird, aber Benutzer haben festgestellt, dass die Reaktionsfähigkeit variieren kann, was auf Inkonsistenzen in den Benutzererfahrungen hindeutet.
Azure Machine Learning vs IBM Decision Optimization
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM Decision Optimization einfacher zu verwenden und zu verwalten. Die Rezensenten empfanden auch, dass IBM Decision Optimization insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen war. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Machine Learning den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Decision Optimization.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bieten Azure Machine Learning und IBM Decision Optimization ähnliche Unterstützungsniveaus.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber IBM Decision Optimization.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Decision Optimization
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
Free
Erkunden und lernen Sie Optimierung und Constraint-Programmierung mit unserer kostenlosen Edition.
- Begrenzt auf 1000 Variablen und 1000 Einschränkungen, aber Modelle können bearbeitet werden
- Verwenden Sie sowohl das OPL/IDE als auch die API-Modellierung/Lösung
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Decision Optimization
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.4
30
Einfache Bedienung
8.5
80
8.7
30
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.3
14
Einfache Verwaltung
8.3
49
8.7
14
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.6
30
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
9.2
14
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.0
29
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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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
7.6
9
system
8.6
22
7.2
9
Modellentwicklung
8.6
51
7.9
7
8.9
54
8.3
7
8.3
53
8.3
7
8.7
52
7.4
7
Modellentwicklung
8.4
21
7.4
9
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
7.9
7
7.9
45
7.4
7
7.8
38
6.9
7
8.2
42
6.9
7
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
7.3
8
8.5
21
7.5
8
Einsatz
8.8
50
8.3
7
8.7
51
8.1
7
8.9
51
7.6
7
Generative KI
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
10
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7.5
10
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Entscheidungsmanagement-Plattformen20 Funktionen ausblenden20 Funktionen anzeigen
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Integration
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Geschäftslogik
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Management
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Analytics
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Einsatz
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Generative KI
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Agentic KI - Entscheidungsmanagement-Plattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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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)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
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)
Nicht genügend Daten verfügbar
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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)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Nicht genügend Daten verfügbar
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Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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Nicht genügend Daten verfügbar
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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
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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 IBM Decision Optimization sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
IBM Decision Optimization ist kategorisiert als Entscheidungsmanagement-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Decision Optimization
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%
Finanzdienstleistungen
14.3%
Bildungsmanagement
11.4%
Computersoftware
11.4%
Transport/LKW/Eisenbahn
5.7%
forschung
5.7%
Andere
51.4%
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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