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Azure Machine Learning und Microsoft Fabric vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (58.8% 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 LearningMicrosoft Fabric
Sternebewertung
(17)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (58.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Microsoft FabricZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning im Modelltraining mit einer Bewertung von 8,7 hervorragend abschneidet und seine robusten Fähigkeiten zur Schulung komplexer Modelle hervorhebt, während Microsoft Fabric eine etwas höhere Bewertung von 8,8 erhielt, was auf eine benutzerfreundlichere Erfahrung in diesem Bereich hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning starke Funktionen zur Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 8,7 bietet, aber Microsoft Fabric glänzt mit einer höheren Bewertung von 9,1, was seine überlegene Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit im Umgang mit verschiedenen Datenquellen zeigt.
- G2-Nutzer geben an, dass die Qualität des Supports von Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,6 lobenswert ist, aber Microsoft Fabric übertrifft es mit einer Bewertung von 9,0, was darauf hindeutet, dass die Benutzer das Support-Team als reaktionsschneller und hilfsbereiter empfinden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning eine solide Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 hat, was beeindruckend ist, aber Microsoft Fabric führt mit einer Bewertung von 9,2, was auf eine bessere Leistung bei der Skalierung von Anwendungen zur Bewältigung wachsender Anforderungen hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungsfreundlichkeit von Azure Machine Learning mit 8,7 bewertet wird, was gut ist, aber die Bewertung von Microsoft Fabric mit 9,0 deutet auf einen reibungsloseren Bereitstellungsprozess hin, der es den Benutzern erleichtert, schnell zu starten.
- Benutzer sagen, dass die Sprachunterstützung von Azure Machine Learning mit 8,9 bewertet wird, was günstig ist, aber die Bewertung von Microsoft Fabric mit 9,1 deutet auf eine breitere Palette unterstützter Sprachen hin, was seine Vielseitigkeit für unterschiedliche Benutzerbedürfnisse erhöht.
Azure Machine Learning vs Microsoft Fabric
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Microsoft Fabric den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Microsoft Fabric.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Microsoft Fabric gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarMicrosoft Fabric
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarMicrosoft Fabric
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
9.3
17
Einfache Bedienung
8.5
80
8.9
17
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.9
6
Einfache Verwaltung
8.3
49
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.0
17
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
10.0
17
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
14
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
13
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 Microsoft Fabric sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Microsoft Fabric 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)
Microsoft Fabric
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%
Bildungsmanagement
17.6%
herstellungs-
11.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
11.8%
Elektro-/Elektronikfertigung
11.8%
Beratung
5.9%
Andere
41.2%
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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