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Azure Machine Learning und Posit vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (48.6% 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 LearningPosit
Sternebewertung
(562)4.5 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (48.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über PositZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Posit im Bereich Datenaufnahme und -aufbereitung mit einer Bewertung von 9,1 hervorragend abschneidet, während Azure Machine Learning eine niedrigere Bewertung von 8,7 erhielt, was darauf hindeutet, dass Posit möglicherweise robustere Werkzeuge zur Vorbereitung von Daten für die Analyse bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning im Bereich Modelltraining glänzt und eine Bewertung von 8,8 im Vergleich zu Posits 8,9 erhält, was darauf hindeutet, dass Azure eine etwas effizientere Umgebung für das Training von maschinellen Lernmodellen bietet.
- G2-Nutzer heben hervor, dass Posit eine bessere Grafik- und Diagrammschnittstelle mit einer Bewertung von 8,8 hat, während die Bewertung von Azure Machine Learning in diesem Bereich nicht angegeben ist, was darauf hindeutet, dass Posit möglicherweise überlegene Visualisierungsfähigkeiten für die Datenanalyse bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning eine höhere Bewertung in der Skalierbarkeit (8,9) im Vergleich zu Posit (8,6) hat, was darauf hindeutet, dass Azure möglicherweise besser für groß angelegte Implementierungen und die Bewältigung erhöhter Arbeitslasten geeignet ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Posit einen starken Fokus auf Zusammenarbeit mit einer Bewertung von 8,1 hat, während die Bewertung von Azure Machine Learning in diesem Bereich nicht angegeben ist, was darauf hindeutet, dass Posit möglicherweise bessere Werkzeuge für die Teamzusammenarbeit während Projekten bietet.
- Benutzer sagen, dass Azure Machine Learning eine bessere Qualität des Supports mit einer Bewertung von 8,6 bietet, verglichen mit Posits 8,1, was darauf hindeutet, dass Azure möglicherweise effektivere Kundenservice- und Supportressourcen für Benutzer bereitstellt.
Azure Machine Learning vs Posit
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch empfanden Rezensenten, dass Posit einfacher einzurichten ist. Beide Produkte waren gleich einfach zu verwalten.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Posit den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- 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 Posit.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarPosit
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarPosit
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
9.1
496
Einfache Bedienung
8.5
80
8.3
496
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.8
106
Einfache Verwaltung
8.3
49
8.3
90
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.1
403
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.5
81
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.5
488
Funktionen
Verwaltung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
76
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
82
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
76
Funktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
89
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
55
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
59
Methodik
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
77
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
85
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
82
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
8.6
29
system
8.6
22
9.1
25
Modellentwicklung
8.6
51
8.8
19
8.9
54
7.8
21
8.3
53
8.3
21
8.7
52
9.0
21
Modellentwicklung
8.4
21
9.0
20
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
8.6
15
7.9
45
8.5
14
7.8
38
8.7
13
8.2
42
7.6
17
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
8.6
17
8.5
21
9.1
18
Einsatz
8.8
50
8.4
19
8.7
51
8.9
18
8.9
51
8.7
19
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
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.5
11
Datenbank
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Integrationen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Verarbeitung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
8
Gebäude-Berichte
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
Plattform
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und Posit sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Posit ist kategorisiert als Statistische Analyse und Großdatenverarbeitung und -verteilung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Posit
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%
hochschulbildung
19.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
12.6%
forschung
11.2%
Computersoftware
8.7%
Bildungsmanagement
5.6%
Andere
42.8%
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
Können wir unseren Fortschritt speichern, wenn wir ein Projekt nicht speichern?
2 Kommentare
SL
Es gibt viele Möglichkeiten, Ergebnisse zu speichern, während ein R-Skript läuft. Ein Beispiel ist die R-Funktion saveRDS.
Für Fragen wie diese über R ist...Mehr erfahren
Was ist der beste Weg, um R-Code innerhalb einer VBA-Routine auszuführen?
1 Kommentar
PB
Ich stieß auf die gleichen Probleme. Dann entdeckte ich PowerBI. Mit PowerBI und der Hilfe von PowerQuery werde ich alle VbA-Engines los, um Daten zu...Mehr erfahren
Welche Software wird für die R-Programmierung verwendet?
1 Kommentar
SH
RStudio ist die beliebteste IDE für die Ausführung von R-Programmen und hat eine kostenlose Lizenz. Die offizielle R-Softwareumgebung ist eine...Mehr erfahren
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