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Azure Machine Learning und SAS Model Manager vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (56.4% 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 LearningSAS Model Manager
Sternebewertung
(69)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (56.4% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über SAS Model ManagerZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Einfachheit der Bereitstellung mit einer Punktzahl von 8,3 hervorragend abschneidet, was es Teams erleichtert, schnell zu starten, im Vergleich zu SAS Model Manager, der eine niedrigere Punktzahl von 8,1 hat. Rezensenten erwähnen, dass der optimierte Einrichtungsprozess von Azure die Zeit bis zur Produktion erheblich verkürzt.
- Rezensenten erwähnen, dass SAS Model Manager im Modelltraining mit einer Punktzahl von 8,8 glänzt, was höher ist als die Punktzahl von Azure mit 8,7. Benutzer schätzen die robusten Trainingsmöglichkeiten und die Vielzahl an vorgefertigten Algorithmen, die in SAS verfügbar sind, was eine effizientere Modellentwicklung ermöglicht.
- G2-Benutzer heben die überlegene Skalierbarkeit von Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 8,3 hervor, die mit der Punktzahl von SAS Model Manager von 8,1 vergleichbar ist. Benutzer auf G2 stellen jedoch fest, dass die Infrastruktur von Azure besser geeignet ist, um große Datensätze und hochvolumige Arbeitslasten zu bewältigen, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmensanwendungen macht.
- Benutzer sagen, dass beide Plattformen starke Überwachungsfähigkeiten bieten, die jeweils mit 8,9 bewertet werden. Rezensenten erwähnen jedoch, dass Azure umfassendere Echtzeit-Leistungsmetriken bietet, die entscheidend sind, um die Genauigkeit und Leistung des Modells im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning eine flexiblere Sprachunterstützung mit einer Punktzahl von 8,9 im Vergleich zu SAS Model Manager mit einer Punktzahl von 8,6 hat. Benutzer schätzen die Möglichkeit, mit mehreren Programmiersprachen zu arbeiten, was die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern mit unterschiedlichen Fähigkeiten verbessert.
- Benutzer berichten, dass die Katalogisierungsfunktion von SAS Model Manager, die mit 7,8 bewertet wird, effektiv für die Organisation von Modellen ist, aber der Ansatz von Azure zum Modellregister ist intuitiver und ermöglicht eine einfachere Versionskontrolle und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen, was ein bedeutender Vorteil für Teams ist, die mehrere Projekte verwalten.
Azure Machine Learning vs SAS Model Manager
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Machine Learning zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Machine Learning den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Model Manager.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Model Manager.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SAS Model Manager gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarSAS Model Manager
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSAS Model Manager
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.3
12
Einfache Bedienung
8.5
80
8.0
15
Einfache Einrichtung
8.3
57
6.7
11
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.3
8
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.8
12
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
7.9
8
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.1
13
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
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
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
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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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
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Integration - Maschinelles Lernen
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Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
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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)
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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
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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 SAS Model Manager 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
SAS Model Manager ist kategorisiert als Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SAS Model Manager
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
61.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.5%
Banking
5.5%
Öffentliche Sicherheit
3.6%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
3.6%
Andere
20.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
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