Azure Machine Learning und Microsoft Fabric vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (39.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningMicrosoft Fabric
Sternebewertung
(39)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (39.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Microsoft FabricAzure Machine Learning vs Microsoft Fabric
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Microsoft Fabric einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Microsoft Fabric zu machen.
- 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
9.4
33
Einfache Bedienung
8.5
80
9.1
34
Einfache Einrichtung
8.3
57
9.2
17
Einfache Verwaltung
8.3
49
9.0
8
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.2
33
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
9.8
8
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
10.0
33
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
20
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
19
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
16
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
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%
Versicherung
15.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.8%
herstellungs-
7.9%
Bildungsmanagement
7.9%
Gewerbeimmobilien
5.3%
Andere
47.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
2 Kommentare
AR
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