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Azure Machine Learning und Weights & Biases vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (54.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos 1 User Pro Monat
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 LearningWeights & Biases
Sternebewertung
(44)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (54.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Kostenlos 1 User Pro Monat
Alle 3 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in seinen Managed Service-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend ist, was eine nahtlose Integration und Verwaltung von Machine-Learning-Workflows ermöglicht. Im Gegensatz dazu erzielt Weights & Biases ebenfalls eine Bewertung von 8,8, wird jedoch für seine Anwendungsfunktionen gelobt, die eine benutzerfreundlichere Oberfläche für kleine Unternehmen bieten.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Azure Machine Learning mit 8,3 bewertet wird, was für Anwendungen auf Unternehmensebene ausreichend ist, aber Benutzer auf G2 heben hervor, dass Weights & Biases mit einer höheren Bewertung von 9,2 glänzt, was es besser für Projekte geeignet macht, die eine schnelle Skalierung erfordern.
- G2-Benutzer geben an, dass die Qualität des Supports von Azure Machine Learning mit 8,6 bewertet wird, was lobenswert ist, aber Rezensenten erwähnen, dass Weights & Biases einen überlegenen Support mit einer Bewertung von 9,1 bietet, wobei ihre Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft bei der Fehlerbehebung hervorgehoben werden.
- Benutzer sagen, dass Azure Machine Learning eine solide Modellregistrierungsfunktion mit einer Bewertung von 8,5 bietet, die für die Verwaltung von Modellversionen unerlässlich ist. Weights & Biases wird jedoch mit einer etwas niedrigeren Bewertung von 8,3 immer noch für seine Benutzerfreundlichkeit beim Katalogisieren und Überwachen von Modellen gelobt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Einfachheit der Einrichtung von Azure Machine Learning mit 8,4 bewertet wird, was einige als etwas herausfordernd empfinden, während Benutzer auf G2 berichten, dass Weights & Biases einen intuitiveren Einrichtungsprozess mit einer Bewertung von 9,1 bietet, was es für Neulinge zugänglicher macht.
- Benutzer berichten, dass die Sprachunterstützung von Azure Machine Learning mit 8,9 bewertet wird, was für diverse Programmieranforderungen vorteilhaft ist, aber Rezensenten erwähnen, dass Weights & Biases ebenfalls eine robuste Unterstützung mit einer Bewertung von 8,6 bietet, insbesondere für Python-Benutzer, was seine Attraktivität in der Data-Science-Community erhöht.
Azure Machine Learning vs Weights & Biases
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Weights & Biases den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Weights & Biases.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber Weights & Biases.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarWeights & Biases
Personal
Kostenlos
1 User Pro Monat
Weights & Biases ist kostenlos für persönliche Projekte.
- Unbegrenzte Experimente
- Unbegrenzte verfolgte Stunden
- 100 GB Speicher und Artefaktverfolgung
Kostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarWeights & Biases
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
9.0
37
Einfache Bedienung
8.5
80
8.9
37
Einfache Einrichtung
8.3
57
9.0
24
Einfache Verwaltung
8.3
49
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
74
9.2
28
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
8.4
36
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
27
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
27
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
24
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
23
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
5.6
9
Nicht genügend Daten verfügbar
5.9
9
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
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 Weights & Biases 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
Weights & Biases 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)
Weights & Biases
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%
forschung
31.0%
Computersoftware
28.6%
Biotechnologie
9.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
4.8%
Unterhaltungselektronik
4.8%
Andere
21.4%
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
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Weights & Biases hat keine Diskussionen mit Antworten
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