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Azure Machine Learning und TensorFlow vergleichen 
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Alteryx
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (50.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningTensorFlow
Sternebewertung
(134)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (50.4% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über TensorFlowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass TensorFlow im Modelltraining mit einer Bewertung von 9,3 hervorragend abschneidet, was seine robusten Fähigkeiten für Deep-Learning-Anwendungen hervorhebt, während Azure Machine Learning mit 8,7 bewertet wird, was darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise nicht so leistungsstark ist.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning eine überlegene Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 8,6 im Vergleich zu TensorFlows 7,6 bietet, was es für Anfänger und diejenigen, die eine benutzerfreundliche Oberfläche suchen, zugänglicher macht.
- G2-Nutzer stellen fest, dass TensorFlow in der Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,1 glänzt, was für groß angelegte Machine-Learning-Projekte entscheidend ist, während Azure Machine Learning mit 8,9 etwas niedriger bewertet wird, was darauf hindeutet, dass es bei der Bewältigung umfangreicher Arbeitslasten auf Herausforderungen stoßen könnte.
- Benutzer auf G2 heben hervor, dass Azure Machine Learning eine bessere Drag-and-Drop-Funktionalität mit einer Bewertung von 8,7 bietet, was es den Benutzern erleichtert, Modelle visuell zu erstellen, während TensorFlows Bewertung von 7,8 auf eine weniger intuitive Erfahrung in dieser Hinsicht hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass TensorFlows Vorgefertigte Algorithmen mit einer Bewertung von 8,6 ein starker Punkt sind, aber Azure Machine Learnings Bewertung von 8,3 zeigt, dass es immer noch eine anständige Auswahl bietet, wenn auch nicht so umfangreich wie die Angebote von TensorFlow.
- Benutzer sagen, dass Azure Machine Learnings Verwalteter Dienst mit einer Bewertung von 8,8 seine starke Unterstützung für cloudbasierte Bereitstellungen widerspiegelt, während TensorFlows Bewertung von 8,4 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so optimiert für verwaltete Dienste ist, was die Bereitstellung erleichtern könnte.
Azure Machine Learning vs TensorFlow
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden und zu verwalten. Rezensenten empfanden auch, dass es mit Azure Machine Learning einfacher ist, Geschäfte zu machen. Jedoch empfanden Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarTensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
9.2
117
Einfache Bedienung
8.5
80
8.0
120
Einfache Einrichtung
8.3
57
8.3
98
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.9
39
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.7
104
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.3
36
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.3
115
Funktionen
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
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Management
Nicht genügend Daten verfügbar
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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
8.4
102
system
8.6
22
8.6
70
Modellentwicklung
8.6
51
8.9
96
8.9
54
7.2
82
8.3
53
8.8
96
8.7
52
9.2
95
Modellentwicklung
8.4
21
9.0
69
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
9.1
93
7.9
45
9.0
88
7.8
38
8.8
86
8.2
42
9.4
95
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
8.7
64
8.5
21
9.2
67
Einsatz
8.8
50
8.5
80
8.7
51
8.7
89
8.9
51
9.0
89
Generative KI
8.5
10
8.0
11
8.2
10
7.7
11
7.5
10
8.0
11
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
5
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 TensorFlow 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
TensorFlow 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)
TensorFlow
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
27.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.2%
forschung
7.8%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.7%
Bildungsmanagement
3.1%
Andere
36.4%
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 ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene KI/ML/DL-Modelle zu erstellen.Mehr erfahren
TensorFlow hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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