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Azure Machine Learning und TrueFoundry vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (48.1% 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 LearningTrueFoundry
Sternebewertung
(53)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (48.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über TrueFoundryZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in seiner Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,3 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während TrueFoundrys Bewertung von 7,5 darauf hinweist, dass es bei größeren Modelltraining-Aufgaben Schwierigkeiten haben könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning eine überlegene Qualität des Supports mit einer Bewertung von 8,6 bietet, verglichen mit TrueFoundrys beeindruckenden 9,7, was darauf hinweist, dass das Support-Team von TrueFoundry oft für seine Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft gelobt wird.
- G2-Nutzer bemerken, dass die Einfachheit der Einrichtung von Azure Machine Learning mit 8,4 bewertet wird, was einige als leicht herausfordernd empfinden, während TrueFoundry mit einer Bewertung von 9,0 glänzt, was es den Nutzern erleichtert, schnell loszulegen.
- Nutzer auf G2 heben hervor, dass Azure Machine Learning eine robuste Sprachunterstützung mit einer Bewertung von 8,9 bietet, während TrueFoundry dies mit einer Bewertung von 8,9 erreicht, was darauf hinweist, dass beide Plattformen gut für diverse Programmieranforderungen ausgestattet sind.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Azure Machine Learning mit 9,3 bewertet wird, was es zu einer starken Wahl für Unternehmen macht, die ihre Operationen skalieren müssen, während TrueFoundrys Bewertung von 9,2 zeigt, dass es ebenfalls gut abschneidet, aber möglicherweise nicht mit den Fähigkeiten von Azure in größeren Umgebungen mithalten kann.
- Benutzer sagen, dass die Drag-and-Drop-Funktionalität von Azure Machine Learning mit 8,7 bewertet wird, was benutzerfreundlich ist, während TrueFoundrys Bewertung von 7,3 darauf hinweist, dass seine Drag-and-Drop-Funktionen möglicherweise nicht so intuitiv sind, was zu einer steileren Lernkurve für neue Benutzer führt.
Azure Machine Learning vs TrueFoundry
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten TrueFoundry einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit TrueFoundry zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TrueFoundry den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TrueFoundry.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TrueFoundry gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarTrueFoundry
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarTrueFoundry
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.7
52
Einfache Bedienung
8.5
80
8.9
52
Einfache Einrichtung
8.3
57
9.0
37
Einfache Verwaltung
8.3
49
9.0
10
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.6
51
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
9.7
11
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
9.8
52
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
31
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
32
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
32
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
29
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
31
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
23
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
23
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
56
8.3
23
system
8.6
22
8.5
16
Modellentwicklung
8.6
51
9.1
20
8.9
54
7.5
19
8.3
53
8.0
17
8.7
52
7.6
18
Modellentwicklung
8.4
21
7.4
17
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
7.5
14
7.9
45
7.4
13
7.8
38
8.3
12
8.2
42
8.5
13
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
21
Funktion nicht verfügbar
8.5
21
8.9
12
Einsatz
8.8
50
8.8
15
8.7
51
8.6
13
8.9
51
9.4
17
Generative KI
8.5
10
8.1
8
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.3
7
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
10
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
11
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
10
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
11
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
10
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
Funktion nicht 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
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht 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 TrueFoundry sind kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Low-Code Machine-Learning-Plattformen
TrueFoundry 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)
TrueFoundry
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
28.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.4%
Computerspiele
11.5%
Unterhaltung
9.6%
Finanzdienstleistungen
5.8%
Andere
28.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
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Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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