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Azure Machine Learning und neptune.ai vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (42.6% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos
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 Learningneptune.ai
Sternebewertung
(54)4.6 von 5
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Pros & Cons
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Alle 4 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in seiner Einfachheit der Einrichtung mit einer Punktzahl von 8,4 hervorragend abschneidet, während neptune.ai mit einer höheren Punktzahl von 9,4 glänzt, was auf einen benutzerfreundlicheren Onboarding-Prozess hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass neptune.ai eine überlegene Qualität des Supports mit einer Punktzahl von 9,7 im Vergleich zu Azure Machine Learning's 8,6 bietet, was auf ein reaktionsschnelleres und hilfreicheres Support-Team hinweist.
- G2-Nutzer stellen fest, dass Azure Machine Learning eine robuste Framework-Flexibilität mit einer Punktzahl von 9,3 aufweist, die eine breitere Palette von Integrationen ermöglicht, während neptune.ai ebenfalls gut abschneidet mit einer Punktzahl von 9,1, aber möglicherweise nicht so viele Frameworks unterstützt.
- Benutzer sagen, dass beide Plattformen eine hervorragende Skalierbarkeit bieten, aber neptune.ai mit einer Punktzahl von 9,2 die Nase vorn hat, was darauf hindeutet, dass es größere Arbeitslasten effizienter bewältigen kann als Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 8,8.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modellregistrierungs-Funktion von Azure Machine Learning, die mit 8,4 bewertet wird, vorteilhaft für das Management von Modellen ist, während die Punktzahl von neptune.ai von 8,3 darauf hinweist, dass es ähnliche Fähigkeiten hat, aber möglicherweise einige erweiterte Funktionen fehlen.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass die Überwachungs-Fähigkeiten von neptune.ai mit 9,1 bewertet werden, was mit Azure Machine Learning vergleichbar ist, aber sie schätzen die intuitivere Benutzeroberfläche von neptune.ai zur Verfolgung der Modellleistung.
Azure Machine Learning vs neptune.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten neptune.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit neptune.ai zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Machine Learning den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als neptune.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter neptune.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von neptune.ai gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Kostenlos
Für Teams, die mit der Experimentverfolgung beginnen
- Bis zu 3 Benutzer
- 1 Arbeitsbereich
- 1 Projekt
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarneptune.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.4
48
Einfache Bedienung
8.5
80
9.1
52
Einfache Einrichtung
8.3
57
9.2
32
Einfache Verwaltung
8.3
49
8.8
10
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.6
45
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.7
10
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.5
48
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
36
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
38
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
39
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
33
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
35
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
34
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
32
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
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 neptune.ai 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
neptune.ai 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)
neptune.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%
Computersoftware
27.8%
forschung
9.3%
Versicherung
9.3%
Biotechnologie
9.3%
Programmentwicklung
5.6%
Andere
38.9%
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
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Was sind die MLOps-Tools?
1 Kommentar
YT
Gängige Werkzeuge sind DVC für die Datenversionierung, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune und Qwak für das Experimentmanagement, Aporia für die...Mehr erfahren
neptune.ai hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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