Azure Machine Learning und KNIME vergleichen 
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Azure Machine Learning
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Alle 6 Preispläne durchsuchenAzure Machine Learning vs KNIME
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden und zu verwalten. Rezensenten empfanden auch, dass es mit Azure Machine Learning einfacher ist, Geschäfte zu machen. Jedoch empfanden Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Azure Machine Learning und KNIME 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 KNIME.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKNIME
KNIME Analytics Platform
Kostenlos
Eine kostenlose und quelloffene Software, die es jedem ermöglicht, unabhängig von Erfahrungsstufen, Daten mithilfe visueller Workflows zu verstehen.
- Zugriff auf Daten aus jeder Datenquelle - Ihrem Laptop, einer Anwendung oder einem Data Warehouse
- Daten jeder Größe und jeden Typs problemlos kombinieren - alle Dateiformate werden unterstützt
- Daten auf Ihrem Gerät, in der Datenbank oder in verteilten Big-Data-Umgebungen aggregieren, sortieren, filtern und verbinden
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarKNIME
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.5
63
Einfache Bedienung
8.5
80
8.2
63
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.3
20
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.9
16
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.2
55
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.1
14
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.7
63
Funktionen
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
24
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
25
Funktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
23
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
21
Methodik
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
24
Generative KI
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
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
8.2
17
system
8.6
22
8.9
16
Modellentwicklung
8.6
51
8.3
15
8.9
54
9.0
15
8.3
53
8.2
15
8.7
52
8.2
14
Modellentwicklung
8.4
21
8.1
15
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
7.5
10
7.9
45
8.3
13
7.8
38
7.9
11
8.2
42
7.4
11
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
8.0
14
8.5
21
7.8
13
Einsatz
8.8
50
8.2
14
8.7
51
8.6
14
8.9
51
8.4
15
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
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
40
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
42
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
41
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
39
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
40
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und KNIME 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
KNIME ist kategorisiert als Predictive Analytics und Statistische Analyse
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
KNIME
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
29.0%
hochschulbildung
11.6%
forschung
5.8%
Banking
4.3%
E-Learning
4.3%
Andere
44.9%
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
Ist Knime einfach zu benutzen?
1 Kommentar
GB
Nicht so einfach wie Alteryx, aber viele seiner Komponenten sind anpassbar und es erweitert die Anwendungsfälle, die damit erstellt werden können, erheblich....Mehr erfahren
KNIME hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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