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Azure Machine Learning und SuperAnnotate vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (63.5% der Bewertungen)
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
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Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningSuperAnnotate
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(172)4.9 von 5
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Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning eine robuste Integration mit anderen Microsoft-Diensten bietet, was für Unternehmen, die bereits das Microsoft-Ökosystem nutzen, von Vorteil ist, während SuperAnnotate mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und intuitiven Annotationswerkzeugen glänzt und bei kleinen Unternehmen beliebt ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning eine steilere Lernkurve hat, insbesondere bei der Nutzung fortgeschrittener Funktionen wie automatisiertes maschinelles Lernen, während SuperAnnotate für seine Benutzerfreundlichkeit gelobt wird, insbesondere bei Funktionen wie kollaborativer Annotation und Echtzeit-Feedback.
- G2-Nutzer heben hervor, dass der Support von Azure Machine Learning zuverlässig, aber manchmal langsam sein kann, während SuperAnnotate-Nutzer von der Qualität des Supports schwärmen und schnelle Reaktionszeiten und hilfreiche Ressourcen erwähnen, die ihre Erfahrung verbessern.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning die Anforderungen gut erfüllt, insbesondere für komplexe Projekte auf Unternehmensebene, aber SuperAnnotate übertrifft die Erwartungen kleiner Unternehmen mit seiner flexiblen Preisgestaltung und der kostenlosen Testversion, die es den Nutzern ermöglicht, Funktionen vor einer Verpflichtung zu testen.
- Rezensenten sagen, dass der Einrichtungsprozess von Azure Machine Learning umständlich sein kann, besonders für diejenigen, die mit Cloud-Diensten nicht vertraut sind, während SuperAnnotate für seine unkomplizierte Einrichtung bekannt ist, die es den Nutzern ermöglicht, schnell und mit minimalem Aufwand zu starten.
- Benutzer erwähnen, dass Azure Machine Learning zwar eine solide Produktentwicklung hat, aber das Engagement von SuperAnnotate für kontinuierliche Verbesserung und Benutzerfeedback offensichtlich ist, mit häufigen Updates, die die Funktionalität und Benutzererfahrung verbessern.
Azure Machine Learning vs SuperAnnotate
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten SuperAnnotate einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit SuperAnnotate zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass SuperAnnotate den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SuperAnnotate.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von SuperAnnotate gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarSuperAnnotate
Pro
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Machen Sie sich bereit, Ihre anspruchsvollsten KI-Projekte und MLOps-Anforderungen zu skalieren.
- Vollständig anpassbarer multimodaler Editor
- Bild-, Video-, Text- und Audio-Editoren
- Datenkuratierung und -exploration
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSuperAnnotate
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
9.6
113
Einfache Bedienung
8.5
80
9.6
118
Einfache Einrichtung
8.3
57
9.6
78
Einfache Verwaltung
8.3
49
9.6
46
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.7
115
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
9.7
47
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.5
99
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
10
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
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
qualität
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
76
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
74
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
68
Automatisierung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
57
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
47
Bild-Anmerkung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
67
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
59
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
61
Annotation in natürlicher Sprache
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
46
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
39
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
43
Sprachanmerkung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
40
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
38
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
9.5
13
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
13
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
13
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
13
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
11
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
11
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
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 SuperAnnotate sind kategorisiert als MLOps-Plattformen und Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
SuperAnnotate ist kategorisiert als Datenkennzeichnung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
SuperAnnotate
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%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
22.6%
Computersoftware
16.4%
forschung
6.9%
hochschulbildung
5.0%
Gesundheit, Wellness und Fitness
3.8%
Andere
45.3%
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
What is SuperAnnotate?
1 Kommentar
MM
SuperAnnotate ist eine End-to-End-Plattform zum Annotieren, Versionieren und Verwalten von Ground-Truth-Daten für Ihre KI.Mehr erfahren
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Kommentar
ST
Ich wurde im letzten Jahr oder so zu einigen Projekten mit Superannotate eingeladen, um meine Fähigkeiten zu testen, wobei die Plattform jedes Mal fehlerhaft...Mehr erfahren
SuperAnnotate hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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