Das G2 zu Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Vor- und Nachteile: Top Vorteile und Nachteile

Schnelle KI-Zusammenfassung basierend auf G2-Bewertungen

Erstellt aus echten Nutzerbewertungen

Benutzer schätzen die robusten KI/ML-Fähigkeiten von Amazon SageMaker, die von nahtloser Integration und eingebauten Algorithmen profitieren. (4 Erwähnungen)

Benutzer schätzen die nahtlose KI-Integration in Amazon SageMaker, die ihre Fähigkeiten zur Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen verbessert. (3 Erwähnungen)

Benutzer schätzen die einfachen Integrationen von Amazon SageMaker, die die Zusammenarbeit und MLOps mit reaktionsschnellem Kundensupport verbessern. (3 Erwähnungen)

Benutzer schätzen die nahtlosen Integrationen von Amazon SageMaker, die die Zusammenarbeit erleichtern und AI/ML-Workflows effektiv verbessern. (3 Erwähnungen)

Benutzer schätzen die robusten KI- und ML-Fähigkeiten von Amazon SageMaker, die ihre maschinelle Lernentwicklungserfahrung verbessern. (2 Erwähnungen)

Benutzer schätzen die integrierte Plattform von Amazon SageMaker, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens effizient zu vereinfachen. (2 Erwähnungen)

Benutzer finden Amazon SageMaker teuer, insbesondere für groß angelegte Aufgaben, was zu unvorhersehbaren Kosten und komplexem Preismanagement führt. (4 Erwähnungen)

Benutzer finden die Preisstruktur komplex und stehen oft vor hohen Kosten bei den lang andauernden Jobs und Bereitstellungen von Amazon SageMaker. (2 Erwähnungen)

Benutzer finden, dass die komplexe Preisstruktur von Amazon SageMaker zu unerwarteten Kosten und Verwirrung führen kann. (2 Erwähnungen)

Benutzer empfinden die komplexe Benutzeroberfläche von Amazon SageMaker als überladen und es fehlt an einem nahtlosen Web-Erlebnis. (1 Erwähnungen)

Benutzer heben die Verantwortung für das Kostenmanagement mit Amazon SageMaker hervor, insbesondere wenn das Testen größerer Modelle zusätzliche Ausgaben verursacht. (1 Erwähnungen)

Top Vorteile von Amazon SageMaker

1. Merkmale

Benutzer schätzen die robusten KI/ML-Fähigkeiten von Amazon SageMaker, die von nahtloser Integration und eingebauten Algorithmen profitieren.

Siehe 4 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Fähigkeit, KI-ML-Funktionen zu implementieren und bestehende ML-Modelle zu nutzen. Fähigkeit, CI/CD-Pipelines für MLOps zu integrieren.

Krishna K.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

5.0/5

"Die Infrastruktur ist in Ordnung."

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Bereitstellung von integrierten Algorithmen und Framework. Oftmals sind es die Daten, die Probleme mit den Vorhersagen verursachen. Wenn wir die Daten

2. KI-Integration

Benutzer schätzen die nahtlose KI-Integration in Amazon SageMaker, die ihre Fähigkeiten zur Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen verbessert.

Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Fähigkeit, KI-ML-Funktionen zu implementieren und bestehende ML-Modelle zu nutzen. Fähigkeit, CI/CD-Pipelines für MLOps zu integrieren.

Pranav A.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Bestes ML-Tool dort"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Bietet verwaltete Jupyter-Notebooks (SageMaker Studio, Studio Lab), unterstützt beliebte ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, MXNet) und stellt Werkzeu

3. Einfache Integrationen

Benutzer schätzen die einfachen Integrationen von Amazon SageMaker, die die Zusammenarbeit und MLOps mit reaktionsschnellem Kundensupport verbessern.

Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Fähigkeit, KI-ML-Funktionen zu implementieren und bestehende ML-Modelle zu nutzen. Fähigkeit, CI/CD-Pipelines für MLOps zu integrieren.

Muhamamd U.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.5/5

"Das Potenzial von AWS SageMaker in Data-Science-Projekten nutzen"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Es ist hoch skalierbar, sehr rechenstark, sehr gut integriert mit den Datenlagern und Datenseen der meisten Anbieter und kann im Browser aufgerufen we

4. Integrationen

Benutzer schätzen die nahtlosen Integrationen von Amazon SageMaker, die die Zusammenarbeit erleichtern und AI/ML-Workflows effektiv verbessern.

Siehe 3 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Fähigkeit, KI-ML-Funktionen zu implementieren und bestehende ML-Modelle zu nutzen. Fähigkeit, CI/CD-Pipelines für MLOps zu integrieren.

Muhamamd U.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.5/5

"Das Potenzial von AWS SageMaker in Data-Science-Projekten nutzen"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Es ist hoch skalierbar, sehr rechenstark, sehr gut integriert mit den Datenlagern und Datenseen der meisten Anbieter und kann im Browser aufgerufen we

5. KI-Fähigkeiten

Benutzer schätzen die robusten KI- und ML-Fähigkeiten von Amazon SageMaker, die ihre maschinelle Lernentwicklungserfahrung verbessern.

Siehe 2 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Fähigkeit, KI-ML-Funktionen zu implementieren und bestehende ML-Modelle zu nutzen. Fähigkeit, CI/CD-Pipelines für MLOps zu integrieren.

Pranav A.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Bestes ML-Tool dort"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Bietet verwaltete Jupyter-Notebooks (SageMaker Studio, Studio Lab), unterstützt beliebte ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, MXNet) und stellt Werkzeu

6. Integrierte Plattform

Benutzer schätzen die integrierte Plattform von Amazon SageMaker, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens effizient zu vereinfachen.

Siehe 2 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Muhamamd U.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.5/5

"Das Potenzial von AWS SageMaker in Data-Science-Projekten nutzen"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Es ist hoch skalierbar, sehr rechenstark, sehr gut integriert mit den Datenlagern und Datenseen der meisten Anbieter und kann im Browser aufgerufen we

Ranisha R.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Ausgezeichnet"

Was gefällt Ihnen an Amazon SageMaker?

Was mir an Amazon SageMaker am besten gefällt, ist seine Fähigkeit, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens in einer integrierten Plattform

Top Nachteile von Amazon SageMaker

1. Teuer

Benutzer finden Amazon SageMaker teuer, insbesondere für groß angelegte Aufgaben, was zu unvorhersehbaren Kosten und komplexem Preismanagement führt.

Siehe 4 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Muhamamd U.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.5/5

"Das Potenzial von AWS SageMaker in Data-Science-Projekten nutzen"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Ich kann kaum eine Schätzung der Preiskalkulation abgeben. Obwohl es ein Tool namens AWS Pricing Calculator gibt, zeigt die Liste der verfügbaren Konf

Krishna K.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

5.0/5

"Die Infrastruktur ist in Ordnung."

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Obwohl wir Rechenleistung zu angemessenen Kosten erhalten, liegt die Verantwortung für den Betrieb des großen Modells bei den Nutzern. Wenn sie größer

2. Komplexität

Benutzer finden die Preisstruktur komplex und stehen oft vor hohen Kosten bei den lang andauernden Jobs und Bereitstellungen von Amazon SageMaker.

Siehe 2 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Pranav A.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Bestes ML-Tool dort"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

SageMaker ist teuer, insbesondere für lang andauernde Trainingsjobs, groß angelegte Bereitstellungen oder bei der Nutzung von Hochleistungsinstanzen.

Ranisha R.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Ausgezeichnet"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Was ich an Amazon SageMaker nicht mag, ist, dass die Preisgestaltung komplex sein kann und schnell teuer werden kann, insbesondere bei lang andauernde

3. Komplexitätsprobleme

Benutzer finden, dass die komplexe Preisstruktur von Amazon SageMaker zu unerwarteten Kosten und Verwirrung führen kann.

Siehe 2 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Pranav A.

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Bestes ML-Tool dort"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

SageMaker ist teuer, insbesondere für lang andauernde Trainingsjobs, groß angelegte Bereitstellungen oder bei der Nutzung von Hochleistungsinstanzen.

Ranisha R.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

5.0/5

"Ausgezeichnet"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Was ich an Amazon SageMaker nicht mag, ist, dass die Preisgestaltung komplex sein kann und schnell teuer werden kann, insbesondere bei lang andauernde

4. Komplexe Schnittstelle

Benutzer empfinden die komplexe Benutzeroberfläche von Amazon SageMaker als überladen und es fehlt an einem nahtlosen Web-Erlebnis.

Siehe 1 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Avineet A.

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

4.0/5

"Vollständiges AWS-basiertes AI ML Studio"

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Benutzeroberfläche könnte weniger überladen und kontrolliert sein, muss mehr wie das Web sein. Im Moment sieht es aus und fühlt sich an wie ein Client

5. Kosten

Benutzer heben die Verantwortung für das Kostenmanagement mit Amazon SageMaker hervor, insbesondere wenn das Testen größerer Modelle zusätzliche Ausgaben verursacht.

Siehe 1 Erwähnungen

Siehe verwandte Nutzerbewertungen

Krishna K.

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

5.0/5

"Die Infrastruktur ist in Ordnung."

Was gefällt Ihnen nicht an Amazon SageMaker?

Obwohl wir Rechenleistung zu angemessenen Kosten erhalten, liegt die Verantwortung für den Betrieb des großen Modells bei den Nutzern. Wenn sie größer

Top-bewertete Alternativen

Azure Machine Learning

4.3/5

(85)

Alle Alternativen anzeigen

G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.

Hier die Erklärung wie dies gewährleistet ist.

Verifizierter Benutzer in Sportartikel

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

9.9.2018

"Bewertung von AWS SageMaker"

4.5/5

Was gefällt dir am besten Amazon SageMaker?

Ich liebte es, dass ich all meine Daten auf S3 hochladen konnte und dann mein Modell von dort aus trainieren konnte. Auch die bereitgestellten Algorithmen waren sehr nützlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon SageMaker?

Nicht viel zu bemängeln, außer der Tatsache, dass AWS die Region, die näher bei mir ist, nicht hatte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Victoria P.

Web Developer

Computersoftware

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

19.8.2018

"Gute Software!"

5/5

Was gefällt dir am besten Amazon SageMaker?

Es bietet einfache und effektive Personalisierung, die leicht zu ändern und anzupassen ist. Es integriert alle besten Elemente zahlreicher Programme in einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon SageMaker?

Es sollte einige Optionen geben, um dies mobilfreundlich zu gestalten. Für Anfänger, die diese Plattform nutzen möchten, ist der einzige Nachteil, dass sie hohe Zahlungen erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Bildungsmanagement

Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)

18.6.2018

"Open Source AWS, das sauber und zugänglich ist"

5/5

Was gefällt dir am besten Amazon SageMaker?

Es integriert alle besten Teile mehrerer Programme in einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Es enthält Beispiele und Anleitungen zur Nutzung der verschiedenen Funktionen, sodass Sie durch die Anwendung lernen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon SageMaker?

Ich mag es nicht, dass es von Amazon betrieben wird und nicht von einem zuverlässigeren Entwickler. Dies wird jedoch fast dadurch ausgeglichen, dass es Open Source ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Computersoftware

Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)

12.9.2018

"Besuchen Sie die Seite wöchentlich und helfen Sie, die Anfragen meiner Kunden zu erfüllen."

3.5/5

Was gefällt dir am besten Amazon SageMaker?

Wie einfach es zu benutzen ist. Der technische Support ist eine große Hilfe, wenn er benötigt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon SageMaker?

Manchmal geht es kaputt und wir müssen einen Fall beim technischen Support eröffnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Bauwesen

Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)

4.5.2018

"Wunderbare Welt von Amazon SageMaker"

5/5

Was gefällt dir am besten Amazon SageMaker?

Unglaublich effizientes Programm. Von der Projektkonzeption bis zu den Bauunterlagen rationalisiert Sagemaker den Prozess. Viele Funktionen sparen Tage, wenn nicht Wochen an Zeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? Amazon SageMaker?

Manchmal kann Sagemaker übermäßig formelhaft sein. Dies fesselt die Kreativität bis zu einem gewissen Grad. Die Benutzeroberfläche kann manchmal alles andere als intuitiv sein, was zu einer langen und mühsamen Lernkurve führt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.