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Azure Machine Learning und IBM watsonx.ai vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningIBM watsonx.ai
Sternebewertung
(122)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Modelle ermöglicht, während IBM watsonx.ai, obwohl stark, eine etwas niedrigere Skalierbarkeitsbewertung von 8,5 hat, was die Leistung in Szenarien mit hoher Nachfrage beeinträchtigen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning überlegene Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 8,7 bietet, was die Datenvorbereitung für die Analyse im Vergleich zu IBM watsonx.ai mit einer Bewertung von 8,2 erleichtert, die einige Benutzer als weniger intuitiv empfinden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass IBM watsonx.ai in der Benutzerfreundlichkeit glänzt und eine Bewertung von 9,1 erreicht, die höher ist als die von Azure Machine Learning mit 8,6. Diese benutzerfreundliche Oberfläche ist besonders vorteilhaft für kleine Unternehmen oder Benutzer, die neu im Bereich des maschinellen Lernens sind.
- Rezensenten sagen, dass die Modellregistrierungsfunktion von Azure Machine Learning, die mit 9,3 bewertet wird, für ihre Organisation und Verwaltung von Modellen hoch gelobt wird, während die Modellverwaltungsfunktionen von IBM watsonx.ai, obwohl effektiv, mit 8,3 etwas niedriger bewertet werden, was auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die vorgefertigten Algorithmen von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,3 wettbewerbsfähig sind, aber die Bewertung von IBM watsonx.ai mit 8,7 auf eine breitere Auswahl an Algorithmen hinweist, die auf unterschiedliche Anwendungsfälle zugeschnitten sind, was es zu einer attraktiveren Option für Benutzer macht, die Vielfalt suchen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungsleichtigkeit von Azure Machine Learning mit 9,0 bewertet wird, was mit der Bewertung von IBM watsonx.ai von 8,6 vergleichbar ist, aber Benutzer schätzen den optimierten Prozess von Azure zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion, was es zu einer bevorzugten Wahl für Teams macht, die auf Effizienz fokussiert sind.
Azure Machine Learning vs IBM watsonx.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit IBM watsonx.ai zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM watsonx.ai gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.8
77
Einfache Bedienung
8.5
80
8.9
109
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.5
100
Einfache Verwaltung
8.3
49
8.7
36
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.8
76
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.9
36
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.9
79
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
8.6
36
system
8.6
22
8.2
31
Modellentwicklung
8.6
51
8.6
32
8.9
54
8.2
32
8.3
53
8.7
31
8.7
52
8.4
32
Modellentwicklung
8.4
21
8.5
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
Funktion nicht verfügbar
7.9
45
8.9
32
7.8
38
8.6
32
8.2
42
8.1
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
8.5
32
8.5
21
8.8
32
Einsatz
8.8
50
8.2
32
8.7
51
8.6
32
8.9
51
8.8
32
Generative KI
8.5
10
8.8
31
8.2
10
8.8
31
7.5
10
Funktion nicht 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
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
7
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
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 IBM watsonx.ai sind kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning hat keine einzigartigen Kategorien
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.ai
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%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
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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